龙芯3B的SIMD编译优化及分析

根据龙芯3B处理器特有的SIMD运算部件和指令集,在GCC编译器中实现了SIMD访存和SIMD运算的自动向量化.针对SIMD访存,给出了现有的访存方法,并详细介绍了适合龙芯3B的SIMD访存方法.对于不能自动向量化的其他SIMD运算,在GCC编译器中增加了Builtin函数的支持,用户可以根据标准函数接口调用SIMD运算函数,完成向量操作.通过对SPEC-CPU2000、DSPstone等大量benchmark的测试和分析,给出了龙芯3B SIMD运算的各项性能指数.对于性能表现不同的测试函数,均给出了详细分析数据和结论.测试表明,龙芯3B的SIMD运算在实际应用中有着良好的性能表现.

龙芯3B处理器上FFT算法向量化研究

龙芯3B处理器是龙芯3号多核处理器的第二款产品,主要面向高性能计算、高端嵌入式等应用领域.快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)作为数字信号处理、图像处理等领域的基本研究工具,其在龙芯3B处理器上的高效实现是必不可少的.然而目前的FFT算法因未能充分挖掘龙芯3B处理器的硬件特性,仍面临算法性能较低的问题.针对该问题,对FFT算法进行分析,并结合龙芯3B处理器的体系结构特征,提出基32迭代的向量化FFT算法.实验结果表明,在龙芯3B处理器上基32迭代的向量化FFT算法平均性能达到765.15M flops,是相同环境下FFTW软件包(Fast Fourier Transform in the West)性能的2.12倍,最高性能可以达到1341.12Mflops,是相同环境下FFTW软件包性能的3.51倍.

基于龙芯3B的循环规约算法向量化研究

研究国产CPU龙芯3B的体系结构,分析三对角线性方程组求解中的循环规约算法,并结合算法特性,提出循环规约算法的优化方案。采用向量化级数,利用龙芯3B处理器提供的向量扩展指令对该算法在龙芯3B上进行实现和优化。实验结果表明,与非向量化算法相比,向量化算法的性能提升较大。