GPU加速：If-Conversion算法优化 Predicated Execution 控制依赖

"On Predicated Execution" 是一种针对GPU（图形处理器）设计的优化技术，主要目的是提高并行处理效率，因为GPU的SIMD（Single Instruction Multiple Data）架构允许同时执行多个操作，但并非所有数据块都需要立即执行。该方法利用预测寄存器（Predicated Register，PRF）来控制程序的基本块（BasicBlock），通过If-Conversion算法消除不必要的跳转指令，从而将控制依赖转换为数据依赖，简化指令调度。 核心原理是为每个基本块分配一个PRF，如论文中的p=R(x)函数，其中x代表某个基本块，p是相应的PRF。决定PRF分配的关键在于如何确保每个PRF仅控制与其关联的基本块，例如，BB2使用PRF p2。论文还讨论了如何在基本块内部使用PRF，通过K(p)={BB1,BB3}这样的定义来表明p2在BB1和BB3中生效。 控制依赖（Control Dependence）是算法设计的基础，它描述了一个基本块Y是否受另一个基本块X的影响，即X决定了Y是否执行。如果存在一条路径，除了X和Y外，路径上的所有节点都被Y完全包含（即post-dominated），且X不被Y包含，那么Y依赖于X。控制依赖算法CD(t)与论文中的策略密切相关，它帮助确定了何时何地定义PRF，即K(p)的实现。 论文中的RK函数指出，如果两个基本块x和y有相同的控制依赖集CD(x)=CD(y)，则它们在执行上可以被视为等效，即可以共享相同的PRF资源。这种方法优化了指令流，减少了分支指令，使得GPU能更有效地并行处理，从而提升整体性能。 总结来说，On Predicated Execution是通过If-Conversion算法利用控制依赖的概念，有效地管理和优化GPU的执行流程，减少分支指令，提高并行计算的效率。通过合理分配和使用预测寄存器，这一策略有助于提升GPU应用程序的性能和资源利用率。