【摘 要】
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SIMD架构用于多媒体加速,已经广泛应用于现代通用处理器中.SIMD架构的数据并行性可大大提高处理器的运算能力,但由于存储系统的速度远远不能与其匹配,使得应用程序的性能很难
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SIMD架构用于多媒体加速,已经广泛应用于现代通用处理器中.SIMD架构的数据并行性可大大提高处理器的运算能力,但由于存储系统的速度远远不能与其匹配,使得应用程序的性能很难获得进一步的提高.因此,本文基于SIMD架构的访存特性,提出了一种向量寄存器部分重用的方法,以提高访存效率;并给出了相应的程序转换算法,通过数据相关性的分析,在应用程序向量化时,生成采用向量寄存器部分重用的优化代码.实验结果说明,该算法对多媒体应用程序的性能有显著的提高.
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