(国防科技大学计算机学院 长沙 410073) (j.shen@nudt.edu.cn)
出版日期: 2020-12-01基金资助:“核高基”国家科技重大专项基金项目(2018ZX01029-103)；国家自然科学基金项目(61902407);湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3616)Implementation and Optimization of Vector Trigonometric Functions on Phytium Processors
Shen Jie, Long Biao, Jiang Hao, Huang Chun(College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha 410073)
Online: 2020-12-01Supported by:This work was supported by the National Science and Technology Major Projects of Hegaoji (2018ZX01029-103), the National Natural Science Foundation of China (61902407), and Hunan Provincial Natural Science Foundation of China (2018JJ3616).摘要/Abstract
摘要： 得益于单指令多数据(single instruction multiple data, SIMD)向量化技术，处理器浮点计算能力获得了成倍的提升，然而当前SIMD向量部件和指令集仅支持加、减、乘、除、逻辑运算等基本操作，对浮点超越函数没有提供直接的支持.作为浮点计算中最耗时的一类函数，如何提高其性能成为底层数学库优化工作的一个重点.面向超越函数中的三角函数，提出一种利用SIMD向量部件设计、实现与优化向量三角函数的方法.该方法结合标量数学库分段计算与向量数学库向量化实现的优势，增加和优化了向量三角函数中的分支处理，既减少了函数实现中的冗余计算,又提高了分支情况下向量部件的利用率.在飞腾处理器上的实验表明:所提优化方法既保证了向量三角函数的精度，同时有效提高了函数性能，与原始向量三角函数相比平均性能加速比为2.04倍.
参考文献
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