基于SIMD架構(gòu)的信號處理算法性能優(yōu)化.pdf

1、信號處理算法中存在很多數(shù)據(jù)相關(guān)度低且數(shù)據(jù)級并行度較大的核心算子，非常適合于通過單指令多數(shù)據(jù)(Single Instruction Multiple Data，SIMD)技術(shù)提升其計(jì)算效率。然而，當(dāng)前向量化編譯器無法針對SIMD微結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效的指令調(diào)度和存儲布局，難以充分發(fā)揮SIMD技術(shù)的優(yōu)勢。本文針對廣泛應(yīng)用于通信、圖像及模式識別等領(lǐng)域的有限脈沖響應(yīng)濾波器算法，通過SIMD向量化技術(shù)充分挖掘算法內(nèi)部的并行度，提升算法性能，即減少算法的執(zhí)

2、行時(shí)間，同時(shí)為其它同類算法優(yōu)化課題研究提供參考依據(jù)。
　　本文在詳細(xì)分析SIMD協(xié)處理器架構(gòu)的基礎(chǔ)上，對算法進(jìn)行SIMD映射和優(yōu)化。首先，利用向量化編譯器和編譯器內(nèi)置接口函數(shù)對算法進(jìn)行SIMD映射，并通過分析SIMD微結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和二進(jìn)制可執(zhí)行文件的反匯編代碼定位算法性能瓶頸;然后，通過循環(huán)展開和軟件流水等方法提升SIMD計(jì)算流水線的指令級并行度，利用手工指令排布減少主處理器與SIMD協(xié)處理器之間的寄存器傳輸，并通過軟件預(yù)取技術(shù)降低訪

3、存開銷;最后，本文利用并行化編程模型完成算法的切割與映射，以有限的數(shù)據(jù)通信與同步開銷換取算法線程級的性能提升。
　　基于時(shí)鐘周期精確的仿真平臺GEM5進(jìn)行測試，結(jié)果表明:匯編優(yōu)化后的算法相對于向量化編譯和通用處理器算法代碼分別提升性能約1.5倍和20倍;相對于單核優(yōu)化，采用雙核、四核線程級并行處理分別進(jìn)一步提升了算法性能1.87倍和3.67倍;與Ne10庫相比，匯編優(yōu)化后的算法可以達(dá)到0.9～3.5倍的加速比;與通用處理器代碼相比