Auto-vectorisation

Dans cet article, nous explorerons le sujet de Auto-vectorisation sous différentes perspectives, afin d'offrir une vision complète et détaillée de ce sujet si d'actualité aujourd'hui. Nous analyserons ses origines, les tendances actuelles associées, les différentes approches qui existent à cet égard et son impact sur la société. Les implications pratiques et théoriques de Auto-vectorisation seront également examinées, ainsi que sa pertinence dans différents domaines, de la politique à la culture populaire. Grâce à une analyse approfondie, nous espérons fournir à nos lecteurs une compréhension plus profonde et plus nuancée de Auto-vectorisation, et encourager un dialogue constructif autour de ce sujet.

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L'auto-vectorisation est une technique de compilation de langage de programmation, permettant d'adapter automatiquement des boucles de fonctions traitant des vecteurs, ou, plus généralement, des matrices, à un processeur vectoriel ou bien un SIMD. On appelle plus généralement, le fait d'adapter des traitements à des processeurs vectoriels, de façon manuelle ou automatique, une vectorisation.

Le compilateur Gnu GCC utilise des techniques d'auto-vectorisation basées en 2011 sur le framework tree-ssa pour la majorité des SIMD (3DNow!, SSE (et SSE2, SSE3), ARM NEON et l'équivalent d'ARM pour l'embarqué, MVE.

Le compilateur LLVM, supportant les mêmes SIMD, utilise également ce type de technique donnant des résultats meilleurs ou moins bon selon les cas.

Liens internes

Liens externes

(en) Automatically Tuned Linear Algebra Software – théorie de l'auto-vectorisation.
(en) Auto-vectorization in GCC (auto-vectorisation dans GCC).
(en) Auto-Vectorization in LLVM (auto-vectorisation dans LLVM).

Notes et références

  1. ↑ « Auto-vectorization in GCC », sur gcc.gnu.org
  2. ↑ (en) « Auto-Vectorization in LLVM », sur llvm.org
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