【摘 要】
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得益于单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)向量化技术,处理器浮点计算能力获得了成倍的提升,然而当前SIMD向量部件和指令集仅支持加、减、乘、除、逻辑运
【基金项目】
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“核高基”国家科技重大专项基金项目(2018ZX01029-103),国家自然科学基金项目(61902407),湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3616)
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得益于单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)向量化技术,处理器浮点计算能力获得了成倍的提升,然而当前SIMD向量部件和指令集仅支持加、减、乘、除、逻辑运算等基本操作,对浮点超越函数没有提供直接的支持.作为浮点计算中最耗时的一类函数,如何提高其性能成为底层数学库优化工作的一个重点.面向超越函数中的三角函数,提出一种利用SIMD向量部件设计、实现与优化向量三角函数的方法.该方法结合标量数学库分段计算与向量数学库向量化实现的优势,增加和优化了向量三角函数中的分
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