Cell 编程登堂入室（3）向量化编程实现及简单分析

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向量化编程实现SPU 强大的计算性能需要数据的向量化，才能最好的发挥出来，我们接着将刚才的程序向量化：

1 2	[root@localhost test]# cp spu/test_spu.c spu/test_spu.c.bak [root@localhost test]# vi spu/test_spu.c

test_spu.c 文件内容如下：
清单 2：test_spu.c 文件

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[root@localhost test]# more spu/test_spu.c #include <stdio.h> int c[4] __attribute__ ((aligned (128))); int main() {     vector signed int a = {120, 230, 580, 970};     vector float b = {1.8, 1.98, 0.68, 0.7};     vector signed int cVec;     vector float tmp;     int i = 0;     tmp = spu_convtf( a, 0 );     tmp = spu_mul( tmp, b );     cVec = spu_convts( tmp, 0 );     *(vector signed int *)c = cVec;     for( i = 0; i < 4; i ++ )     {         printf("c[%d] = %d\n", i, c);     }     return 0; }

简要性能分析mambo 可以精确地计算出 SPU 上程序运行时 CPU Cycle 数，据此我们可以对自己的程序不断的做性能调优。如果要求 mambo 精确的统计出 SPU 上程序的 cycle 数，点击 mambo 上的“Mode”按钮，然后选择“Cycle Models”，如下界面（图5）配置好 mambo：
图 5：SPU Mode 配置配置好后，关闭弹出的选项窗口。然后如上图 4 所述在 console 中运行 test 程序，在 mambo 的左栏中即可看见性能数据，如图 6 所示：
图6：查看性能数据结束语在多核处理器日益普及的今天，通过对于 Cell 编程的实践，可以很快发现这个异构多核处理器的独特之处。Cell 芯片的应用范围将会越来越广，它在游戏市场、嵌入式系统、并行应用、分布式计算等领域都有一定的优势。这个与众不同的处理器，目前除了被用在著名的 PS3 游戏机，还被用于 IBM 的 Blade Center QS22，目前世界上最快的超级计算机 Roadrunner 使用的也是 Cell 芯片。随着 Cell 相应 SDK 包的完善和改进，Cell 上的编程过程也会变得越来越简单和高效。