面向SIMD的向量化算法及重组技术研究

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1、信息工程大学博士学位论文目录表目录...........................................................................................................................................IV图目录.............................................................................................................

2、...............................V摘要...........................................................................................................................................IXABSTRACT.......................................................................................

3、..........................................XI第一章绪论...................................................................................................................................11.1课题研究背景................................................................................

4、..................................11.1.1向量机与SIMD扩展...........................................................................................11.1.2针对SIMD的自动向量化...................................................................................31.2向量化的主要方法................

5、..........................................................................................41.2.1传统向量化方法...................................................................................................41.2.1超字并行（SLP）.....................................................

6、...........................................71.2.3其他的向量化方法.............................................................................................111.3向量化所面临的挑战....................................................................................................131.3.

7、1向量化方法.........................................................................................................131.3.2数据布局及相关优化.........................................................................................131.3.3向量重组...........................................

8、..................................................................141.4Open64及其中间表示...........................