【摘 要】
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通过编译优化分析发现,GCC编译器所采用的无效代码删除和自动向量化优化策略较为保守。当函数调用层数太多、复杂度太高时,无效代码删除优化存在一定的局限性;另外,循环自动向量化优化效率受不同数据结构布局方式的影响较大。为此,本文研究了编译器中无效代码删除和自动向量化的优化原理和实现方法,提出一种激进蝴蝶优化方法的解决方案,侧重解决分支路径依赖动态参数值及循环结构内自动向量化的优化问题。通过编译分析,研
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通过编译优化分析发现,GCC编译器所采用的无效代码删除和自动向量化优化策略较为保守。当函数调用层数太多、复杂度太高时,无效代码删除优化存在一定的局限性;另外,循环自动向量化优化效率受不同数据结构布局方式的影响较大。为此,本文研究了编译器中无效代码删除和自动向量化的优化原理和实现方法,提出一种激进蝴蝶优化方法的解决方案,侧重解决分支路径依赖动态参数值及循环结构内自动向量化的优化问题。通过编译分析,研究GCC与AOCC、ICC和LLVM三款编译器的优化原理和不同优化模式,找出影响性能的主要因素;以GCC编译器为目标平台,对其通用优化能力和专用优化能力的缺陷进行分析总结,进而优化改进。本文的主要研究工作包含以下几个部分:（1）提出一种依赖数据流分析的区域级蝴蝶优化方法。该方法依托于使用GCC现有成熟的profiling反馈优化和常量传播技术,进行优化模式的识别、定位和程序关键信息的获取。再自动为程序生成两条或多条形状类似butterfly的分支代码:一条分支维持原有的保守设计,确保非常数参数条件下流程分支的正确性;其余分支进行对应条件下的激进冗余删除。使编译器在程序编译阶段,为相关优化提供可行的优化依据。（2）以butterfly为基础架构,对循环中结构体的内存布局方式进行优化转换。将GCC默认的结构体数组（Ao S）布局方式转换为数组结构体数组（Ao So A）布局方式。通过优化改进数据结构的布局方式,有效利用全宽度的向量寄存器,以提高向量化优化能力。（3）在SPEC CPU2017上对激进蝴蝶优化方法进行验证。实验结果表明通过区域级蝴蝶优化和数据结构布局优化能够产生预期的中间表示和指令。且测试用例的性能加速比得到有效提升,验证了本文所提方案的正确性和有效性。同时,在Intel和AMD两种架构上的实验结果也表明本文提出的激进蝴蝶优化方法具有一定的普适性。
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