SIMD代码中的向量访存优化研究

向量程序来源于手工编写或由编译器自动生成。受限于编程人员和并行编译器的能力,得到的向量程序都存在一定的优化空间。优化编译器通常关注如何将串行程序向量化,但很少对向量程序进行优化。因此,提出了一种针对SIMD代码的向量访存优化方法。该方法首先分析程序是否需要优化,若存在需求,则对程序同时进行深度冗余优化和对齐优化。实验数据显示,提出的方法可以明显提高程序的运行效率,达到了目标。

一种冗余感知的高能效图计算加速器

图作为一种灵活表达对象之间关系的数据结构,广泛地应用于各类重要的现实场景.近年来,随着性能提升速度放缓,通用处理器逐渐无法满足图计算应用的需求,并成为限制图计算发展的主要瓶颈.因此,面向图计算的领域专用加速器成为近年来的研究热点.通过定制化的硬件设计,图计算加速器可以在图计算应用中取得通用处理器数十倍的性能.然而,现有的图计算加速器在运行宽度优先算法时会频繁地重复访问幂律顶点的相关数据,进而导致了严重的冗余访存问题.在特定场景下,现有的图计算加速器的性能甚至低于通用CPU.为了解决该问题,本文提出一种冗余感知的高能效图计算加速器JiFeng.当幂律顶点完成迭代计算时,JiFeng通过跳过剩余的相邻边大幅减少其被重复访问的次数.JiFeng实现了一系列软硬件协同设计,在保证负载均衡的同时提升硬件的执行效率.为了验证JiFeng的有效性,本文采用FPGA原型系统对相关设计进行性能评估.JiFeng在典型的生成图和现实图上实现最高每秒遍历4612亿条边的性能和每秒每瓦特遍历125亿条边的能效比,并在2023年11月的图计算超算排行榜GreenGraph500的小数据集榜单上取得第2名的成绩.