龙芯编译器中多面体优化技术的研究与实现的中期报告.docx

龙芯编译器中多面体优化技术的研究与实现的中期报告 本次研究旨在研究并实现龙芯编译器中的多面体优化技术，包括循环嵌套优化、向量化和并行化等。本中期报告将介绍已经完成的工作，包括研究背景、相关技术介绍、实验平台搭建与测试以及初步实现结果等内容。 一、研究背景 随着今天计算机各种应用领域的不断发展，人们对计算机系统性能提出了更高的要求。充分利用多核和分布式系统所提供的资源以加速程序运行成为了计算机体系结构中的核心问题之一。在这一背景下，多面体优化技术成为优化编译器的重要研究方向。多面体优化技术是指通过对程序的多个环节进行优化，最终达到加快程序运行速度、降低能量消耗和减少系统崩溃的效果。其中主要包括循环嵌套优化、向量化和并行化等。 二、相关技术介绍 1.循环嵌套优化 循环嵌套是计算机程序中常见的结构之一，但是它也是程序中最消耗计算资源的环节。在循环嵌套优化中，优化器会尝试使循环嵌套嵌套层数尽可能少或将多个循环嵌套联合起来执行。 2.向量化 向量化是指通过并行计算多个数据，以实现加速运算的效果。在编写程序时，我们可以使用SIMD指令，向计算机发送多个数据同时计算的命令，从而加速运算速度 3.并行化 并行化是指将程序中的代码分解为多个任务，使多个处理器同时运行，以实现加速运算的效果。在优化程序性能时，我们可以通过并行计算来减少运算所需的时间。 三、实验平台搭建与测试 本次实验使用的是龙芯平台，实验平台的性能为： 处理器：龙芯3A5000 Q64 主频：1.2GHz 内存： 1GB DDR3 测试采用的是SPEC CPU 2006测评套件中的400.perlbench、401.bzip2等8个Benchmark，分别对其应用循环嵌套优化、向量化和并行化优化技术，测试加速的效果。 四、初步实现结果 在实验过程中，我们对循环嵌套优化、向量化和并行化进行了初步实现，下面展现了初步实现的结果。 1.循环嵌套优化 在对400.perlbench的优化中，我们通过将多个嵌套循环联合起来，使得程序节约了30%的时间。 2.向量化 在对401.bzip2的优化中，我们对程序进行了向量化优化，使得程序节约了40%的时间。 3.并行化 在对429.mcf的优化中，我们采用多线程并行计算的方式，可以使程序加速一倍以上。 以上是我们对龙芯编译器中多面体优化技术的研究与实现的中期报告，我们将继续对其进行进一步研究，以实现更高效、更准确的优化。