Resumen

La vectorización automática es una técnica importante para los compiladores con el fin de mejorar el paralelismo de los programas. Con el uso generalizado de extensiones SIMD (Instrucción Única, Múltiples Datos) en los procesadores modernos, la vectorización automática se ha convertido en un tema candente en la investigación de técnicas de compilación. Evaluar con precisión la efectividad de la vectorización automática en compiladores típicos es muy valioso para la optimización y diseño de compiladores. Este artículo evalúa la efectividad de la vectorización automática, analiza las limitaciones de la vectorización automática y las principales causas, y mejora la tecnología de vectorización automática. Este artículo clasifica primero los programas en función de dos factores principales: características del programa y métodos de transformación. Luego, evalúa la efectividad de la vectorización automática en tres compiladores conocidos (GCC, LLVM y ICC, incluyendo sus múltiples versiones en los últimos 5 años) a través del banco de pruebas TSVC (Conjunto de Pruebas para Compiladores Vectoriales). Además, este artículo analiza

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Vectorización automática; Compiladores; Paralelismo; Extensiones SIMD; Eficacia; Limitaciones
• Keywords:Automatic vectorization; Compilers; Parallelism; SIMD extensions; Effectiveness; Limitations