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自编教材实操课程分享:第五章—循环级向量化
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自动向量化是一种编译器优化技术,旨在利用特定硬件(如SIMD部件)的并行计算能力来加速程序的执行。通过自动向量化,编译器自动地将串行代码转换为向量代码,以在同一时间对多个数据执行相同的操作,从而提高计算效率。LLVM编译器支持循环级向量化和基本块级向量化两种方法,其中循环级向量化通过扩大循环中地指令以获得多个连续迭代中的向量执行。本次分享围绕循环级向量化,结合实际操作案例的演示来深入了解循环级向量化的相关内容。
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自编教材实操课程分享:第五章—运行时优化
自编教材实操课程分享:第五章—基本块级向量化
自编教材实操课程分享:第五章—过程间优化
自编教材实操课程分享:第五章—循环展开
自编教材实操课程分享:第五章—编译选项
循环优化(一):循环展开和压紧
自编教材实操课程分享:第五章—编译器前端
自编教材实操课程分享:第五章—编译器后端
自编教材分享:第五章—编译与运行优化
自编教材分享:第十章—CUDA程序优化(一)
自编教材实操课程分享:第五章—循环剥离
自编教材分享:第七章—数据级并行(一)
自编教材实操课程分享:第五章—编译器中端
自编教材实操课程分享:第五章—链接时优化
自编教材实操课程分享:第五章—反馈优化
自编教材分享:第一章—程序性能优化的意义(一)
人工智能编译器MLIR-官方入门教程讲解
自编教材实操课程分享:第六章—循环分布
自编教材实操课程分享:第五章—循环分布
循环优化(二):循环合并
自编教材实操课程分享:第六章—别名消除
自编教材实操课程分享:第六章—循环分段
自编教材实操课程分享:第六章—循环交换
自编教材分享:第九章—向量化指导命令
自编教材实操课程分享:第五章—数据预取优化
自编教材实操课程分享:第六章—全局变量优化
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自编教材分享:第七章—指令级并行(一)
自编教材实操课程分享:第六章—典型数据结构的性能分析
自编教材实操课程分享:第六章-循环分块
自编教材实操课程分享:第六章—常数传播
自编教材分享:第九章—OpenMP编程简介
自编教材实操课程分享:第五章—浮点优化
LLVM编译器入门(一):LLVM整体设计
自编教材分享:第七章—指令级并行(二)
自编教材实操课程分享:第六章—循环分裂
自编教材实操课程分享:第六章—算法优化
自编教材分享:第十一章—MPI程序简介
自编教材分享:第十章—CUDA程序优化(四)
自编教材分享:第九章—并行区重构