好的,下面就“JVM JIT C2编译循环剥离Loop Strip Mining未触发向量化?SuperWord与LoopOptsCount阈值”这一主题展开详细的技术讲解。 JVM JIT C2编译优化:循环剥离、向量化、SuperWord与LoopOptsCount阈值 大家好,今天我们深入探讨JVM JIT编译器C2在循环优化中一些高级且相互关联的技术:循环剥离(Loop Strip Mining)、向量化(Vectorization)以及SuperWord优化,同时也会关注影响这些优化触发的LoopOptsCount阈值。我们将通过具体的代码示例,逐步分析这些优化技术的工作原理,以及它们之间如何协同工作,或者在什么情况下会导致优化失败。 1. 循环剥离(Loop Strip Mining) 循环剥离,也称为循环分块(Loop Tiling)或循环分段(Loop Chunking),是一种重要的循环优化技术。它的基本思想是将一个大的循环迭代空间分割成多个小的、连续的块(strip)。这样做有很多好处,例如提高缓存命中率、方便向量化等。 目的: 提高数据局部性,从而提高缓存命中率。 …
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