本發(fā)明涉及一種移植數(shù)學計算庫的方法、裝置和存儲介質，屬于計算機領域。

背景技術：

1、數(shù)學計算庫是支持科學計算、圖像處理、人工智能和其他高性能運算領域的基礎軟件組件。近年來，隨著硬件的發(fā)展，處理器架構逐漸朝向量化方向演進，現(xiàn)代處理器通常配備simd指令集，以提升在向量化計算中的性能表現(xiàn)。為充分利用硬件的并行計算能力，數(shù)學計算庫的開發(fā)與優(yōu)化重點逐漸轉向支持這些指令集，從而提高數(shù)據(jù)并行計算的效率。

2、sleef是一個開源的數(shù)學計算庫，專門用于通過simd指令集高效計算基本的數(shù)學函數(shù)，如三角函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)等。在國際主流處理器中，sleef被廣泛應用于各種高性能計算場景，sleef通過利用向量化計算和并行執(zhí)行，顯著提升了這些基礎數(shù)學運算的效率。

3、然而，國產處理器由于其獨特的指令集和架構設計，直接移植sleef庫往往面臨性能不足、適配困難的問題。特別是涉及處理器的simd指令集時，移植過程中不僅需要考慮代碼的正確性，還需要針對目標處理器的硬件架構進行深度優(yōu)化，以充分發(fā)揮處理器的并行計算能力。因此，移植與優(yōu)化sleef庫成了一個亟待解決的課題。對于國產處理器來說，開發(fā)一套專門適配其架構的sleef版本，能夠有效提升數(shù)學計算的性能，進而提高高性能計算及人工智能等應用場景的執(zhí)行效率。

4、目前，針對國產處理器的sleef庫移植存在以下幾個缺陷：

5、硬件架構差異：國產處理器的架構設計與x86、arm存在顯著差異，這些硬件差異使得sleef在移植至國產處理器時面臨適配困難，直接移植可能會導致計算性能下降，甚至可能出現(xiàn)兼容性問題。

6、simd指令集不支持：sleef庫的核心是通過simd指令集進行高效并行計算，但現(xiàn)有版本的sleef主要針對國際主流架構的simd擴展進行優(yōu)化。國產處理器的simd指令集在sleef中缺乏專門支持，導致運算性能無法充分發(fā)揮。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術中的不足，提供一種移植數(shù)學計算庫的方法、裝置和存儲介質，解決移植數(shù)學計算庫過程出錯影響該數(shù)學計算庫運算性能的問題。

2、為解決上述技術問題，本發(fā)明是采用下述技術方案實現(xiàn)的：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種移植數(shù)學計算庫的方法，包括：

4、s1：確定移植目標和被移植的數(shù)學計算庫，搭建移植所需的開發(fā)環(huán)境；所述移植目標為接收被移植數(shù)學計算庫的載體；

5、s2：對步驟s1中的數(shù)學計算庫的源碼進行分析；所述分析包括：分析數(shù)學計算庫源碼結構、數(shù)據(jù)計算庫指令集支持情況、數(shù)學計算庫編譯方法和測試用例。

6、s3：根據(jù)步驟s1中移植目標的架構特點和步驟s2的分析結果，對數(shù)學計算庫進行架構移植；

7、s4：根據(jù)步驟s1中移植目標的指令集特點，對數(shù)學計算庫進行優(yōu)化；數(shù)學計算庫優(yōu)化包括編譯優(yōu)化和代碼優(yōu)化，所述編譯優(yōu)化通過調整編譯約束降低編譯過程的出錯率，所述代碼優(yōu)化通過移植目標的指令集優(yōu)化數(shù)學計算庫；

8、s5：編譯修改后的數(shù)學計算庫源碼。

9、前述移植數(shù)學計算庫的方法，步驟s1中的移植目標為處理器，所述搭建移植所需的開發(fā)環(huán)境包括安裝移植所需的系統(tǒng)庫和開發(fā)庫，所述系統(tǒng)庫和開發(fā)庫包括編譯器、標準c庫和cmake工具。

10、前述移植數(shù)學計算庫的方法，在步驟s3中，所述架構移植包括在數(shù)學計算庫的源碼中進行以下步驟：

11、s31：設計處理器架構識別方法；

12、s32：編譯用于編譯器驗證與啟用指令集的代碼；

13、s33：進行處理器的頭文件配置并設置所需指令集的參數(shù)；

14、s34：進行編譯條件配置用于開啟處理器的指令集。

15、前述移植數(shù)學計算庫的方法，當數(shù)學計算庫為sleef庫，處理器為申威處理器時，

16、步驟s31包括：在sleef庫源碼的配置文件configure.cmake文件中，通過cmake_system_processor變量對處理器架構進行檢測，當檢測到系統(tǒng)處理器為sw_64時，設置sleef_arch_sw64標志；

17、步驟s32包括：在sleef庫源碼的配置文件configure.cmake文件中，使用check_c_source_compiles命令編譯c代碼，確認申威平臺的編譯器是否支持被驗證的指令集；

18、步驟s33包括：分別在sleef庫源碼的libm和quad目錄下的配置文件cmakelists.txt文件中，定義申威處理器架構的頭文件sleef_header_list，并分別設置各個所需指令集的參數(shù)；

19、步驟s34包括：在sleef庫源碼的arch目錄下的頭文件中，添加#if?defined(__sw_64__)編譯選項，開啟申威架構下的指令集。

20、前述移植數(shù)學計算庫的方法，在步驟s4中，所述編譯優(yōu)化通過調整編譯約束降低編譯過程的出錯率包括：在sleef庫源碼的配置文件configure.cmake文件中，添加-fno-strict-aliasing編譯選項。

21、前述移植數(shù)學計算庫的方法，在步驟s4中，所述編譯優(yōu)化還包括添加-d_simd_編譯選項用于申威處理器啟用支持的simd指令集。

22、前述移植數(shù)學計算庫的方法，在步驟s4中，所述代碼優(yōu)化通過移植目標的指令集優(yōu)化數(shù)學計算庫包括：添加申威平臺的simd指令集擴展函數(shù)庫avx2sw64.h到被移植的數(shù)學計算庫中，用于優(yōu)化被移植數(shù)學計算庫的運算處理能力。

23、前述移植數(shù)學計算庫的方法，步驟s5還包括得到測試用例的可執(zhí)行程序，當所述數(shù)學計算庫為sleef庫時，所述可執(zhí)行程序包括avx指令集和/或avx2指令集和/或avx2128指令集和/或sse2指令集和/或sse4指令集的可執(zhí)行程序。

24、第二方面，本發(fā)明提供一種移植數(shù)學計算庫的裝置，包括環(huán)境搭建模塊、分析模塊、架構移植模塊、優(yōu)化模塊和編譯模塊；

25、環(huán)境搭建模塊用于：確定移植目標和被移植的數(shù)學計算庫，搭建移植所需的開發(fā)環(huán)境；所述移植目標為接收被移植數(shù)學計算庫的載體；

26、分析模塊用于：對數(shù)學計算庫的源碼進行分析；所述分析包括：分析數(shù)學計算庫源碼結構、數(shù)據(jù)計算庫指令集支持情況、數(shù)學計算庫編譯方法和測試用例；

27、架構移植模塊用于：根據(jù)移植目標的架構特點和分析模塊的分析結果，對數(shù)學計算庫進行架構移植；

28、優(yōu)化模塊用于：根據(jù)移植目標的指令集特點，對數(shù)學計算庫進行優(yōu)化；數(shù)學計算庫優(yōu)化包括編譯優(yōu)化和代碼優(yōu)化，所述編譯優(yōu)化通過調整編譯約束降低編譯過程的出錯率，所述代碼優(yōu)化通過移植目標的指令集優(yōu)化數(shù)學計算庫；

29、編譯模塊用于：編譯修改后的數(shù)學計算庫源碼。

30、第三方面，本發(fā)明提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面任一項所述方法的步驟。

31、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明所達到的有益效果：

32、本發(fā)明通過分析移植目標和被移植數(shù)學計算庫的特點，一方面調整編譯約束降低編譯過程的出錯率，提高計算結果的準確性和移植效率；另一方面通過移植目標的指令集優(yōu)化數(shù)學計算庫，結合移植目標的自身特點進一步提高被移植數(shù)學計算庫的運算能力，從而實現(xiàn)移植數(shù)學計算庫方法的優(yōu)化，解決移植數(shù)學計算庫影響該數(shù)學計算庫運算性能的問題。

33、當移植目標為處理器時，本發(fā)明通過分析數(shù)學計算庫源碼結構和處理器的架構特點，添加了架構檢測、指令集啟用及頭文件配置等步驟，使數(shù)學計算庫sleef庫能夠適應國產處理器的特性，從而實現(xiàn)其在國產處理器平臺上的順利移植，解決了數(shù)學計算庫與處理器架構之間的兼容性問題。

34、通過優(yōu)化數(shù)學計算庫的指令集，提升了國產處理器的數(shù)學運算性能。具體來說，啟用-d_simd_和-fno-strict-aliasing編譯選項，添加國產處理器自帶的simd擴展庫至數(shù)學計算庫sleef庫，修改相關代碼，降低編譯過程出錯率的同時提升了被移植的數(shù)學計算庫運算的并行化處理能力。

35、本發(fā)明移植數(shù)學計算庫的方法有效提高了國產處理器的數(shù)學計算性能，促進了國產處理器在高性能計算、人工智能等領域的廣泛應用。