【24h】

Reduction of Quadratic Equations for Data Dependence Tests

机译:数据依赖测试的二次方程式的简化

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摘要

A number of data dependence tests have been proposed for detecting parallelism in sequential programs. Despite the fact that nonlinear subscripts appear in real-life programs sometimes, most dependence tests restrict array subscripts to be linear function of loop index variables. The result of the experiment from Eispack. Linpack and Lapack have shown us that quadratic expressions that it is one of nonlinear subscripts can be expressed in a special form. This paper presents a technique that breaks down a quadratic equation into two linear equations if it satisfies some conditions, then it improve accuracy and efficiency of data dependence analysis.
机译:已经提出了许多数据相关性测试来检测顺序程序中的并行性。尽管有时会在现实生活的程序中出现非线性下标的事实,但大多数相关性测试都将数组下标限制为循环索引变量的线性函数。来自Eispack的实验结果。 Linpack和Lapack向我们展示了它是非线性下标之一的二次表达式可以用一种特殊形式表示。本文提出了一种在满足某些条件的情况下将二次方程分解为两个线性方程的技术,从而提高了数据相关性分析的准确性和效率。

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