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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

  • Developers
  • Linux*
  • C/C++
  • Fortran
  • Advanced
  • Intel® C++ Compiler
  • Intel® Fortran Compiler
  • Data alignment optimizations
  • Intel® Many Integrated Core Architecture
  • Vectorization
  • 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++ 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。

    主题

  • Developers
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  • C/C++
  • Fortran
  • Advanced
  • Compilers
  • Intel® C++ Compiler
  • Intel® Fortran Compiler
  • Vectorization Reports
  • Optimization Reports
  • Intel® Many Integrated Core Architecture
  • Optimization
  • Vectorization
  • 矢量化要点

    面向英特尔® MIC 架构的编译器方法

    矢量化要点

    概述

    本章节涵盖了关于矢量化的一些课题。矢量化是一种数据并行编程形式。处理器在矢量的 N 个数据元素上同时执行相同的操作(标量数据对象的一维数组,如浮点对象、整数或双精度浮点对象)。

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  • Auto-vectorization
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