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1 引言

飞腾M6678为国产化数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP），单核心的浮点理论运算速度达到16GFLOPS，具有功能强大的FFT协处理器，同时兼容TMS320C6678处理器的SIMD指令集。

基础数学库是高性能计算的核心基础软件。与传统的标量运算不同，向量数学库为提升大点数下的数学运算性能而构建，向量化带来的加速比高，性能提升明显。这对于促进国产化芯片行业的蓬勃发展至关重要。向量数学库已经在ARM微处理器［1～2］和国产CPU［3］平台进行了向量化优化［4～6］的尝试。

虽然处理器架构不同，但是向量化的许多方法都是类似的，比如地址对齐［7］、使用SIMD指令［8］和软件流水［9～10］。其中地址对齐提高了访存的速度，SIMD指令利用了指令的位宽［11］实现了数据运算的并行，而软件流水，类似于工厂的流水线，函数循环并非顺序执行，第一次循环还未执行完毕，第二次循环已经开始了。但是，仅有这些方法，无法在DSP上完成向量化优化。本文针对飞腾M6678处理器，构建向量数学库。

目前，飞腾M6678处理器上能够运算的数学函数库有两个，一个是标准C数学函数库，一个是TI公司提供的MATHLIB函数库。上述两个数学函数库都只能满足标量运算的性能要求，当进行大点数的向量数学运算时，无法充分利用DSP的并行运算能力。前者在向量化运算过程中效率低下，后者将代码由内联函数封装，编译器可以根据算法的实现，自行尝试向量化的优化。

数学运算在飞腾M6678处理器上进行性能测试。测试点数选择1024，结果如表1。……