Современные высокопроизводительные компьютеры

Выигрыш от оптимизации развернутого цикла даже больше, чем от оптимизации первоначального цикла. Это произошло потому, что разворачивание цикла выявило больше вычислений, которые могут быть оптимизированы для минимизации приостановок конвейера; приведенный выше программный код выполняется без приостановок. При подобной оптимизации цикла необходимо осознавать, что команды загрузки и записи являются независимыми и могут чередоваться. Анализ зависимостей по данным позволяет нам определить, являются ли команды загрузки и записи независимыми.
Разворачивание циклов представляет собой простой, но полезный метод увеличения размера линейного кодового фрагмента, который может эффективно оптимизироваться. Это преобразование полезно на множестве машин от простых конвейеров, подобных рассмотренному ранее, до суперскалярных конвейеров, которые обеспечивают выдачу для выполнения более одной команды в такте. В следующем разделе рассмотрены методы, которые используются аппаратными средствами для динамического планирования загрузки конвейера и сокращения приостановок из-за конфликтов типа RAW, аналогичные рассмотренным выше методам компиляции.
Устранение зависимостей по данным и механизмы динамического планирования
Основная идея динамической оптимизации
Главным ограничением методов конвейерной обработки, которые мы рассматривали ранее, является выдача для выполнения команд строго в порядке, предписанном программой: если выполнение какой-либо команды в конвейере приостанавливалось, следующие за ней команды также приостанавливались. Таким образом, при наличии зависимости между двумя близко расположенными в конвейере командами возникала приостановка обработки многих команд. Но если имеется несколько функциональных устройств, многие из них могут оказаться незагруженными. Если команда j зависит от длинной команды i, выполняющейся в конвейере, то все команды, следующие за командой j должны приостановиться до тех пор, пока команда i не завершится и не начнет выполняться команда j.