Intel® Fortran Compiler

随机数函数向量化

Drand48 Vectorization in C/C++ Goodman, Steve9700.00000000000

面向英特尔® MIC 架构的编译器方法

向量化要素，随机数函数向量化

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    • 使用全向量和 -opt-assume-safe-padding 选项

    Vec BKM Utilize full-vectors by Document9800.00000000000

    Vec BKM 使用全向量，Document9800.00000000000

    面向英特尔® MIC 架构的编译器方法

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    • 使用Array Notation的利弊

    概述

    C++ 数组符号是英特尔® Cilk™ Plus（英特尔® C++ Composer XE 的一种特性）的一部分。数组符合是表达并行性的一种方式。数组符号可在向量化方面为编译器提供帮助。但是，用户在使用它时必须要谨慎。数组表达式经常要求创建中间数组（在评估表达式时使用）的临时拷贝。其中一个负面影响是，这些临时向量会从高速缓存中溢出，因此无法重复利用并且会导致性能低于同等的原始循环。在较短的向量中重新编写数组句法可避免高速缓存溢出问题。

    主题

    由于向量长度而引起的数组符号折中

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    • 通过英特尔 Cilk Plus 数组符号实现外层循环向量化

    Intel® Composer XE for MIC Compi

    面向 MIC Compi 的英特尔® Composer XE

    面向英特尔® MIC 架构的编译器方法


    向量化要素，通过英特尔® Cilk™ Plus 数组符号实现外层循环向量化

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    • 外层循环向量化

    Vectorization Essentials, Outer Loop Vectorization

    Krishnaiyer, Rakesh4400.00000000000

    向量化要素，外层循环向量化

    Krishnaiyer, Rakesh4400.00000000000

     

    面向英特尔® MIC 架构的编译器方法

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    • 数据对齐有助于实现向量化

    面向 MIC Compi 的英特尔® Composer XE

    面向英特尔® MIC 架构的编译器方法

    面向英特尔® MIC 架构的编译器方法
    向量化要点、数据对齐有助于实现向量化

    概述

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    • 向量化报告和全新 vec-report6 概述

    Overview of vectorization report

    向量化报告概述

    面向英特尔® MIC 架构的编译器方法

    向量化要素、向量化和优化报告、向量化报告和全新 vec-report6 概述

    现有–vec-report 等级（0 到 5）控制以下向量化报告信息的生成：

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    • 向量化和优化报告

    面向英特尔® MIC 架构的编译器方法

    面向英特尔® MIC 架构的编译器方法

    向量化要素、向量化和优化报告

    概述

    本章介绍了如何运行和分析英特尔® C/C++ 和 Fortran 编译器的向量化和优化报告。这些报告可以查明编译器没有添加向量化或能够进行优化的区域。它可能能够修改代码，或向编译器传达更多信息，使您的应用生成的代码实现向量化或优化。

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    • Intel® Threading Building Blocks, OpenMP ou threads nativas?

    Artigo publicado originalmente por: Michael Voss (Intel)

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