随着高性能计算在科学研究和海量数据处理中广泛应用,对高性能计算软件环境的完善成为了人们关注的焦点。编译技术作为软件和硬件连接的桥梁,对高效的编译技术的研究越来越受到人们的重视。在申威处理器上进行LLVM编译器的编译技术研究对完善高性能软件环境具有重要意义。本文完成的主要工作如下:1.提出了锁机制编译策略,保证了多线程环境下原子操作的原子性,完善了申威处理器线程层的并行编译支持。在锁机制编译策略中,针对原子操作和申威处理器特性设计了52条伪指令;针对LLVM编译器特点,实现了原子操作语义映射流程;通过在锁机制算法中加入了对8位和16位数据类型的处理,完善了对申威处理器中小粒度数据类型的支持。2.基于有向无环图提出了不对齐数据的优化处理策略,在数据层挖掘了程序的并行潜力,完善了申威处理器数据层的并行编译支持。在不对齐数据的优化处理策略中,通过在有向无环图中进行节点的自定义降级处理完成了不对齐标量数据和不对齐向量数据的优化处理。本文对提出的编译支持策略进行了实验测试与分析。首先对锁机制进行功能验证和性能验证。实验结果显示,多线程环境下锁机制能够正确运行,C语言版NPB测试集程序平均加速比为8.08,最大加速比为13.32;Fortran语言版NPB测试集程序平均加速比为11.91,最大加速比为15.73。实验表明LLVM编译器加入锁机制编译策略后,通过使用Open MP库,在多线程环境下可以充分利用处理器的多核优势实现对程序性能的提升。其次,进行了不对齐数据优化处理策略的性能验证。不对齐数据进行十亿次存取时,不对齐向量数据优化后的最大加速比为14.01,平均加速比为13.61;不对齐标量数据优化后的最大加速比为20.27,平均加速比为14.49。实验表明在程序包含不对齐数据时,不对齐数据的优化处理策略能够实现程序性能的提升。