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- 向量体系结构(5):步幅&&集中一分散- 在C语言中,矩阵的行存储是连续的,但列之间存在较大的步幅。以矩阵D为例,如果要连续访问其列中的元素(内层循环的目的),每次迭代需要跳过整个行的宽度。Fortran语言通常以列主序存储数组,意味着矩阵的列元素在内存中是连续的,意味着访问其连续行元素时需要跨过较多内存空间。 编译器在向量化代码时,需要识别并优化这些步幅问题,以便有效地利用向量处理器的并行能力。如果不对循环进行重新排序或调整访问模式,处理器可能无法有效加载连续的向量元素到寄存器中进行并行运算,这会影响性能。 编译器可以通过循环变换(如循环展开、循环交换等)来改善内存访问模式,以减小步幅或使其适应向量寄存器的宽度。例如,通过改变循环顺序,使内存访问变得更加连续,从而减少跨步读取的次数。 向量处理器处理非连续数据
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