超越函数作为基础数学函数的重要组成,为众多领域的高性能应用开发提供支持,保证了高性能应用高效可靠的运行,因此其高效性问题不可忽视。“申威26010”处理器是众核异构处理器,运算性能高效,但存在凸出的“存储墙”问题。超越函数采用查表与多项式结合算法,存在较多的访存操作。处理器访存慢的问题严重影响了超越函数的性能。为了解决上述问题,本文面向不同存储资源实现了三种针对超越函数访存操作的优化方法。其中,部分超越函数访存方法借助局部高速存储LDM(Local Data Memory)实现,但由于LDM空间有限导致应用直接调用超越函数存在降低应用整体性能的可能。据此,本文进一步研究实现了基于应用特征的超越函数访存优化选择算法,帮助应用设计者选择合适的超越函数,使应用获得更高的整体性能。具体而言,本文的工作分为两个方面:(1)在深入研究“申威26010”处理器体系结构、指令集以及详细分析超越函数和算法的基础上,提出了面向寄存器和LDM的超越函数访存优化方法:1.基于数据表精简算法的超越函数访存优化方法;2.基于静态1dm技术的超越函数访存优化方法;3.基于动态1dm技术的超越函数访存优化方法。测试结果表明,三种访存优化可以有效提升超越函数的性能。将访存优化方法应用于SWMathLib库的超越函数,对SWMathLib库的超越函数进行性能测试。结果表明,三种访存优化方法优化后的超越函数性能平均提升78.30%,89.92%,90.29%左右。(2)在深入研究超越函数访存优化方法对应用性能的影响,详细分析应用特征的基础上,提出了基于应用特征的超越函数访存优化选择算法。测试结果表明,该算法为应用提供了最佳的超越函数访存优化方案,指导应用调用相应优化版本的超越函数,使应用获得更高的整体性能。将该算法应用于SPECCPU2006标准测试集的典型应用,对应用进行性能测试。结果表明,超越函数访存优化选择算法通过指导应用调用相应优化版本的超越函数,使应用性能平均加速1.1倍左右。