7.6.3.2 循环展开 在编译器可用之前手动展开循环是一项典型的源代码优化技巧,它会自动执行此重构。循环被编写为: DO K = 1, N-5, 6 DO J = 1, N DO I = 1,N A(I,J) = A(I,J) + B(I,K ) * C(K ,J) * + B(I,K+1) * C(K+1,J) * + B(I,K+2) * C(K+2,J) * + ...
b(2,3) = a(1,1) 上述针对数组的整体运算和部分运算放在赋值的左侧和右侧均可,相当于隐含的循环展开。write(,)语句也支持。 integer :: a(2,3) !对a赋值,运算 write(*,*) a ! 输出a(1,1) a(2,1) a(1,2) a(2,2) a(1,3) a(2,3)与内存顺序一致 write(*,*) a(1,:) ! 输出a(...
7.6.3 模糊优化 传统代码可能包含普通计算 DO 循环的源代码重构,其目的是使旧式的向量化编译器生成用于特定体系结构的最佳代码。大多数情况下,这些重构不再需要了,而且可能会降低程序的可移植性。两种常见的重构分别是条状提取和循环展开。 7.6.3.1 条状提取 有些体系结构中的固定长度矢量寄存器可让程序员手动将循环中...
通常我们可以像这样做一个并行的部分(用fortran编写,有两个部分):现在我真正想要在do循环中运行fortran代码块A和B,这个循环本身不应该并行化,因为这个do循环是一个依赖时间的循环,每一步都依赖于前一步的结果 浏览2提问于2014-09-17得票数 1 1回答 Intel Fortran矢量化:向量循环成本高于标量 、、、 我正在使用...
循环优化:在 Fortran 代码中,循环是性能瓶颈的常见地方。可以使用循环展开、向量化、循环重排等技术来优化循环代码的性能。 数据局部性优化:优化数据的访问模式,尽量利用局部性原理,减少内存访问次数,提高缓存效率。 并行化:Fortran 支持并行编程,可以使用 OpenMP 或 MPI 等并行编程模型来优化代码性能,充分利用多核处理器...
循环优化:通过循环展开和循环向量化等技术,可以减少循环控制的开销,提高并行处理能力。 数组并行性:利用Fortran 90及以后版本引入的数组切片和数组操作符,可以简化代码并提升效率。 Linux支持情况 支持的Linux发行版:包括Red Hat Enterprise Linux、Ubuntu、Fedora、SuSE LINUX Enterprise Server、Debian等。 安装和配置:Fort...
优化器:LFortran内置了强大的优化器,可以在编译过程中自动应用多种优化策略,比如循环展开、常量折叠等,显著提升程序的运行效率。 后端生成:根据目标平台的特点,LFortran能够生成针对特定硬件架构优化的机器码,确保程序在不同操作系统和处理器上都能高效运行。
循环是科学计算程序中最常见的结构之一,循环的效率直接影响程序的性能。在Fortran中,可以通过循环展开、循环重排、循环分块等技术对循环进行优化,减少循环次数和提高数据访问效率。 3.2 向量化优化 向量化是利用SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令集对代码进行优化,实现多个数据元素同时进行相同操作。在Fortran中,可...
Fortran编译器对于数值计算等科学计算领域的优化做得比较好,可以对代码进行自动向量化、循环展开、缓存优化等操作,从而提高程序的性能。而C/C++的编译器在优化方面相对较弱,需要手动进行代码优化才能达到较好的性能。 总之,Fortran在编译性方面比C/C++好的原因主要是静态类型检查、数组处理、内存管理以及编译器优...
Fortran编译器对于数值计算等科学计算领域的优化做得比较好,可以对代码进行自动向量化、循环展开、缓存优化等操作,从而提高程序的性能。而C/C++的编译器在优化方面相对较弱,需要手动进行代码优化才能达到较好的性能。 总之,Fortran在编译性方面比C/C++好的原因主要是静态类型检查、数组处理、内存管理以及编译器优化等方面...