【摘 要】
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目前，利用微处理器的多媒体扩展对非多媒体程序的向量化已成为提高程序性能的一个重要手段．然而，和多媒体程序相比，非多媒体程序存在大量的非连续和非对齐的数据引用方式，严重影响
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学技术系,中国科学院计算机系统结构重点实验室
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2007AA01Z110)资助;国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目(2005CB321602)资助
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目前，利用微处理器的多媒体扩展对非多媒体程序的向量化已成为提高程序性能的一个重要手段．然而，和多媒体程序相比，非多媒体程序存在大量的非连续和非对齐的数据引用方式，严重影响程序的向量化发掘和向量化性能．提出一种新的向量化方法一基于局部数据重组的向量化技术（．通过改变局部数据的布局，将循环中不适续的数据引用变为连续的数据引用，进而完成对循环的向量化；并对数据引用作对齐分析和对齐优化，从而提高程序的向量化性能．以SPECCPU2000浮点测试集为例，该方法不仅可以向量化对于ICC编译器无法向量化的程序，而且对这
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