公开(公告)号：CN103207786B

公开(公告)日：2016-03-23

申请号：CN201310154727.0

申请日：2013-04-28

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 韩林 ,  赵荣彩 ,  姚远 ,  赵博 ,  高伟

IPC: G06F9/44

Abstract: 本发明涉及一种渐进式智能回溯向量化代码调优方法，主要包括以下步骤：（1）静态调优：在源程序中添加编译指示语句，生成向量化程序；（2）动态调优：进行动态插桩，获取程序剖面信息和动态插桩信息，根据反馈信息文件生成优化后的向量化程序；（3）配置向量化基础选项和优化选项，在向量化过程中逐一添加优化选项，并将调优结果与添加前的调优结果相比较，如当前调优结果优于上一次，则保留，否则回溯。通过采用上述步骤，能够优化生成代码中的向量化语句，提高生成代码的执行效率，从而缓解程序员设计和编写并行程序的压力，并充分发挥当前高性能巨型计算机系统的计算能力。

公开(公告)号：CN103207786A

公开(公告)日：2013-07-17

申请号：CN201310154727.0

申请日：2013-04-28

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 韩林 ,  赵荣彩 ,  姚远 ,  赵博 ,  高伟

IPC: G06F9/44

Abstract: 本发明涉及一种渐进式智能回溯向量化代码调优方法，主要包括以下步骤：（1）静态调优：在源程序中添加编译指示语句，生成向量化程序；（2）动态调优：进行动态插桩，获取程序剖面信息和动态插桩信息，根据反馈信息文件生成优化后的向量化程序；（3）配置向量化基础选项和优化选项，在向量化过程中逐一添加优化选项，并将调优结果与添加前的调优结果相比较，如当前调优结果优于上一次，则保留，否则回溯。通过采用上述步骤，能够优化生成代码中的向量化语句，提高生成代码的执行效率，从而缓解程序员设计和编写并行程序的压力，并充分发挥当前高性能巨型计算机系统的计算能力。