基于循环分块的流水粒度优化算法 (2013年)

当计算划分层迭代数目较大，或是循环体单次迭代工作量较大，但可用的并行线程数目较小时，传统的基于循环分块的流水粒度优化方法无法进行处理。为此，提出一种基于循环分块减小流水粒度的方法，并根据流水并行循环的代价模型实现最优流水粒度的求解，设计实现了一个流水计算粒度的优化算法。对有限差分松弛法(FDR)的波前循环和时域有限差分法(FDTD)中典型循环的测试表明，与传统的流水粒度选择方法相比，所提算法能够得到更优的循环分块大小。