[发明专利]一种基于向量处理器的在线编译方法

摘要

本发明公开了一种基于向量处理器的在线编译方法，首先运用Python代码的map、filter、zip和range函数，将问题以list comprehension的表达方式定义为一组数据和一组处理函数；将Python代码编译成code对象，获取函数体的func_code属性，该属性为PyCode对象，通过dis库中的dis函数，对这个属性进行解析，将Python字节码翻译成对应的操作符；获取到操作符之后，对其进行扫描，分别处理if分支结构和循环结构两种过程。本发明只需要利用Python语言描述问题，即可自动的转换成可以在各种SIMD实现上运行的SIMD代码，大大降低SIMD的应用难度。

主权项

1、一种基于向量处理器的在线编译方法，其特征在于包括以下步骤：1)运用Python代码的map、filter、zip和range函数，将问题以list comprehension的表达方式定义为一组数据和一组处理函数；2)将Python代码编译成code对象，进行数据流分析，获取函数体的func_code属性，该属性为PyCode对象，通过dis库中的dis函数，对这个属性进行解析，将Python字节码翻译成对应的操作符；3)获取到操作符之后，对其进行扫描，分别处理以下两种过程：if分支结构以及循环结构：对于循环结构，将循环中对数列元素的单独操作，提炼成针对整个队列的操作，包括：通过map函数将一个操作映射到列表上的对应操作的向量模型；通过zip函数将若干个列表关联在一起进行操作的所对应的向量模型；再根据这些关系，产生相对应的SIMD指令，并给对应的SIMD实现编译，动态产生符合Python要求的动态链接库，由Python动态载入并执行；对于if分支结构，首先计算分支条件，然后计算左分支和右分支，最终根据分支条件的结果，将左右两个分支的结果合并。