基于GPU的LLVM程序分析信息并行提取.pdf下载

weixin_39821620 2021-10-06 19:49:13
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LLVM17 学习指南（一）
构建编译器是一项复杂而有趣的任务。LLVM 项目为您提供了可重用的组件，LLVM 核心库实现了一个世界级的优化代码生成器，它将所有流行 CPU 架构的机器代码的源语言无关的中间表示翻译成源代码。许多编程语言的编译器已经利用了 LLVM 技术。本书教您如何实现自己的编译器以及如何使用 LLVM 来实现它。您将学习编译器的前端如何将源代码转换为抽象语法树，以及如何从中生成中间表示IR此外，您还将探索向编译器添加优化管道，这允许您将 IR 编译成高效的机器代码。
LLVM 技巧、提示和最佳实践（一）
编译器是程序员最常用的工具之一。大多数程序员在其开发流程中都有编译器——或某种形式的编译技术。现代编译器不仅将高级编程语言转换为低级机器代码，而且在优化编译的程序的速度、大小甚至内存占用方面也发挥着关键作用。具有这些特性，构建一个生产就绪的编译器一直是一项具有挑战性的任务。LLVM 是一个用于编译器优化和代码生成的框架。它提供了构建块，可以显著减少开发者创建高质量优化编译器和编程语言工具的努力。
C++ 数据并行教程（一）
本章通过涵盖核心概念(包括术语)奠定了基础，当我们学习如何使用数据并行性来加速 C++ 程序时，这些核心概念对于保持头脑中的新鲜感至关重要。C++ 中的数据并行性支持在现代异构系统中访问并行资源。单个 C++ 应用程序可以使用任何设备组合，包括 GPU、CPU、FPGAs 和人工智能专用集成电路(ASICs)，这些设备组合都适用于当前的问题。这本书教授使用 C++ 和 SYCL 的数据并行编程。SYCL(读作镰刀)是一个行业驱动的 Khronos 标准，它为异构系统的 C++ 增加了数据并行性。
GPU/APU加速库、算法及应用
通过和全球业界伙伴、高校、研究机构之间的广泛合作AMD一直致力于异构计算生态系统的建立和发展。我们将APU/GPU异构开发资源分享于此，并持续更新中，给开发人员以启发和参考；同时，我们希望能抛砖引玉，期待大家的参与与贡献，不断丰富和完善异构开发资源！ 如果您需要添加资源或更详细信息，请联系xiaomin1.zhang@amd.com。 一、开源库源代码优化 1、图像处理相关 2、视频...
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