第九章 Google 空间大数据 S2空间索引概述 (第九章攻略)

【第九章 空间大数据】Google S2空间索引详解Google S2空间索引是为了处置传统地图投影的毛病而设计的，它驳回球面投影而非平面，以更准确地反映地球状态。

S2经常使用空间填充曲线（如Z曲线、Peano曲线和希尔伯特曲线）将多维空间数据转换为一维索引，确保临近数据的坚持。

Z曲线虽有部分保序性，但存在突变性，而希尔伯特曲线仰仗其延续性和降维个性，被S2算法选中。

希尔伯特曲线生成环节包括有限细分正方形，构成稳固的分形结构。

S2算法的CellID计算触及五个步骤：经纬度转XYZ，球面投影，面积修正，坐标系转换，以及最终映射到希尔伯特曲线上，生成10位的二进制示意。

编码结构上，每个CellID由64位组成，包括面的标识和一个不凡位用于极速查找。

随着绿色格子数量的不同，可示意的格网范畴从[0,2^30-1]到[0,2^24-1]。

计算环节中，无论是由ij到pos还是由pos到ij，都是经过查问预约义的lookup数组来成功。

实践运行中，S2经过世界投影和填充曲线衔接，提供30级的分辨率，实用于各种天文数据处置，如地图划分和查问。

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tomasulo算法的*WAR和WAW

WAR,WAW实质是命名抵触，而不存在数据依赖。

因此经过“换名”即可消弭。

例如：S1:MULTDF4,F2,F2S2:ADDDF2,F0,F6看似ADDD的输入因与MULTD输入共用F2，须要期待S1 Read后S2能力Write（WAR）。

但假设作如下修正即可S1:MULTDF4,F2,F2S2:ADDDF8,F0,F6关于WAW,例如S1:adddF0,F2,F4S2:multdF2,F6,F8S3:multdF10,F0,F2S4:adddF0,F12,F14S1,S4都写入F0，而两边S3将F0作为输入。

那么S4先运算完后，写入F0，而S3的输入由S1的输入（存于保管站中）提供即可。

结果从RS 间接到FU，无需经过寄存器，而是经过公共数据总线(Common target=_blank>

针对GPU单指令少数据流的编译提升算法

在讨论GPU单指令少数据流（SIMD）的编译提升算法时，咱们首先关注单指令与少数据流之间的区别。

假定有一段便捷的if-else语句，其中每条语句转换成指令后区分是S1、S2、S3、S4。

在传统的CPU单指令复数据流架构中，当A=true时口头S1和S2，A=false时口头S3和S4，不存在同时口头A=true和A=false的状况。

但是，在GPU的SIMD架构中，这种状况是或者的。

例如，四个不同的数据流lane1、lane2、lane3、lane4区分对应不同的数据，它们共享一组指令S1、S2、S3、S4，但在不同lane中，A的值会不同，从而造成口头不同的指令。

传统编译器在生成汇编指令时，或者驳回goto指令依据A的值启动跳转。

但是，在GPU中，由于指令共享，这种方法是无法行的，由于一切lane共享同一组指令，无法依据不同的A值启动跳转。

因此，须要将管理依赖转换为数据依赖，使指令依照顺序口头，但依据每个lane中的p寄存器的取值选择能否口头该指令。

在成功这一转换时，触及一个关键算法——if-conversion算法。

该算法分为四个步骤：间接后继摆布节点确实定、管理依赖（CD）的计算、计算R和K、以及对未初始化的寄存器启动初始化。

其中，间接后继摆布节点的计算触及迭代算法，找出后继摆布节点，并进一步计算间接后继摆布节点。

管理依赖（CD）的计算则触及到从X到Y的门路以及节点的摆布相关。

计算R和K时，每个block对应一个惟一的寄存器p，假设两个block的管理依赖相反，则它们的寄存器也相反。

最后，对未初始化的寄存器在程序开局时启动初始化，理论初始化为false，以防止口头后续代码时发生异常。

在成功if-conversion算法后，原本的管理流图将转换为顺序口头方式，每个block蕴含一个对应的p寄存器，用于管理指令的口头。

这种提升方法关于提高GPU的功能和效率至关关键，特意是在处置大规模并行计算义务时。

总结而言，针对GPU的编译提升算法，尤其是if-conversion算法，经过转换管理依赖为数据依赖，成功了在SIMD架构下的高效并行口头，极大地提高了程序的口头效率和GPU资源的应用。

虽然本文没有具体倒退SSA、SCCP和基于图着色的寄存器调配算法，但它们都是后端编译器提升中的关键步骤，为了解现代编译器的上班原理和提升技术提供了更宽广的视线。