vmovdqa 在 virtualbox 中不起作用?
我使用的是支持 avx 和 avx2 的最新型号 i7 cpu，据说 virtualbox 支持 avx 和 avx2，那么为什么下面的代码会挂起? vmovdqa ymm0, qqword[testmem] testmem 在别处定义为 对齐32测试内存:rb 128 如果我使用 movdqa xmm0, dqword[testmem] 效果很好. FASM 1.72、Wind
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使用 SIMD 右移 32 位压缩负数
我正在编写一些 SSE/AVX 代码，并且有一项任务是将打包的有符号 32 位整数除以 2 的补码.当值为正时，此移位工作正常，但由于符号位移位，它会为负值产生错误结果. 是否有任何 SIMD 操作可以让我移动保留符号位的位置?谢谢 解决方案 SSE2/AVX2 可以选择算术1 与 16 位和 32 位元素大小的逻辑右移.(对于 64 位元素，在 AVX512 之前只有逻辑可用).
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我需要在 2021 年使用 _mm256_zeroupper 吗?
摘自 Agner Fog 的“用 C++ 优化软件": 在某些 Intel 上混合使用和不使用 AVX 支持编译的代码时出现问题处理器.从 AVX 代码到非 AVX 代码会导致性能下降因为 YMM 寄存器状态发生了变化.应该通过调用来避免这种惩罚从 AVX 代码到非 AVX 代码的任何转换之前的内在函数 _mm256_zeroupper().在以下情况下，这可能是必要的: • 如果程序
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SIMD:位包有符号整数
无符号整数可以通过使用“位打包"进行压缩技术:在无符号整数块内仅存储有效位，当块中的所有整数都为“小"时导致数据压缩.该方法称为 FOR(参考框架). 有 SIMD 库可以非常有效地执行此操作. 现在我想使用类似 FOR 的技术来编码 signed 整数，例如来自未排序的无符号整数的差分序列.每个有符号整数的符号都需要存储在某处，有两种选择: 将标志存储在单独的数据块中.这会增加
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计算大点积的最快方法是什么?
考虑这个片段: double dot(double* a, double* b, int n) {双和 = 0;for (int i = 0; i 如何使用内在函数或汇编程序加快速度? 注意事项: 您可以采用最新的架构，包括 AVX 扩展. n 是几百个. dot 本身将被紧密循环使用 解决方案 这是一个简单的 SSE 实现: #include "pmmintrin
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如何将两个 __m128 值组合为 __m256?
我想将两个 __m128 值合并为一个 __m256. 像这样: __m128 a = _mm_set_ps(1, 2, 3, 4);__m128 b = _mm_set_ps(5, 6, 7, 8); 类似于: __m256 c = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 }; 是否有任何内在函数可用于执行此操作? 解决方案 这应该可以满足您的需求: __m12
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用随机位转换"__m256"转换为[0，1]范围的float值
我有一个 __ m256 值，其中包含随机位. 我想“解释"它，以获得另一个保存 float 的 __ m256 统一 [0.0f，1.0f] 范围内的值. 计划使用以下方法: __ m256 randomBits =/*生成的随机位，均匀分布*/;__m256 invFloatRange = _mm256_set1_ps(numeric_limits :: min
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SIMD何时更快的一些经验法则是什么?(SSE2，AVX)
我有一些代码可以一次处理3个对称集合，每个对称集合包含3个非对称整数值.有大量的条件代码和许多常量. 这已成为性能瓶颈，我正在寻找一些经验法则，以了解64位Intel/AMD CPU上的SIMD何时能获得性能优势.代码很长，而且我以前从未使用过SSE2或AVX，所以在我花时间之前，先了解一下是否有可能赢得性能，这将是很高兴的. 如果您愿意列出经验法则或指向此方面的现有白皮书，我将不胜感
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_mm256_fmadd_ps比_mm256_mul_ps + _mm256_add_ps慢?
我有一个图像处理算法，可以使用AVX计算 a * b + c * d .伪代码如下: float * a =新的float [N];float * b =新的float [N];float * c = new float [N];float * d = new float [N];//将值分配给a，b，c和d__m256总和；double start = cv :: getTickCount(
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用于平铺矩阵乘法的AVX内在函数
我试图使用AVX512内部函数对矩阵乘法(平铺)的循环进行矢量化处理.我使用__mm256d作为变量来存储中间结果并将其存储在我的结果中.但是，这会以某种方式触发内存损坏.我没有暗示为什么会这样，因为非AVX版本可以正常工作.另外，另一个怪异的事情是，磁贴大小现在会以某种方式影响结果. 矩阵结构附在下面的代码部分中.该函数使用两个矩阵指针m1和m2以及tileSize的整数.感谢@harol
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使用GCC编译用于Linux设备驱动程序的Intel AVX内置指令
我正在corei7的ubuntu上运行gcc版本4.8.2. 从Google搜索中找到有关AVX内在函数的信息，但是我不确定这组内在函数是否可以用于Linux设备驱动程序并进行编译. 如果可以的话，这里的任何人都可以告诉我，makefile的正确设置是什么，以及要使用gcc编译此avx的c源文件中应包含哪些头文件? 谢谢. 解决方案 使用这些标头 include
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Windows上VS C ++的非法指令
我有一个C ++应用程序，对于某些Windows 7用户，该应用程序在启动时崩溃.我无法在自己的计算机上重现该错误，但使用Breakpad生成了一个.dmp文件，该文件显示代码因初始化静态std :: vector数组的“非法指令"而崩溃.这可能意味着什么? 例外: myApp.exe.4328.dmp中0x000000013F121362(myApp.exe)的未处理异常:0xC00000
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AVX-512指令编码-{er}含义
在《英特尔x86指令集参考》中，有许多AVX-512指令在指令中带有可选的{er}.例如，一种形式的VADDPD被定义为 EVEX.NDS.512.66.0F.W1 58/rVADDPD zmm1 {k1} {z}，zmm2，zmm3/m512/m64bcst {er} {er}是什么意思? 解决方案 摘自Intel SDM Volume 2A，3.1.1.3“操作码摘要表中的指令
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行大小大于向量宽度时，SIMD转置
您可以找到很多好 https://software.intel.com/zh-CN/articles/3d-vector-normalization-using-256-bit-intel-advanced-vector-extensions-intel-avx
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SSE/AVX:基于每个元素的最小和最大绝对值，从两个__m256浮点向量中进行选择
我正在寻找 的有效AVX(AVX512)实现 //给定漂浮你[8];浮点v [8];//计算浮动a [8];浮点b [8];//这样对于(int i = 0; i = fabs(v [i])吗?u [i]:v [i];b [i] = fabs(u [i])
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MSVC 2017是否支持自动CPU分派?
我在一些站点上读到，当使用SSE2体系结构并检测AVX支持运行时时，MSVC实际上可以发出AVX指令.是真的吗? 我测试了肯定会从AVX/AVX2支持中受益的各种循环，但是当在调试器中运行时，我真的找不到任何AVX指令. 使用/arch:AVX时，它会发出AVX指令，但是它当然会在不支持它的CPU上崩溃(经过测试)，因此也没有运行时检测.我可以使用AVX内在函数，并且可以从中成功创建A
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使用AVX进行乘加矢量化要比使用SSE慢
我有一段正在激烈竞争的锁下运行的代码，因此它需要尽可能快.代码非常简单-这是对一堆数据的基本乘加运算，如下所示: for(int i = 0; i
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使用SIMD double-> float转换将2个double数组快速交织到具有2个float和1个int(循环不变)成员的结构数组中?
我有一段代码是在x86处理器上运行的C ++应用程序中的瓶颈，在这里我们从两个数组中获取双精度值，强制转换为float并存储在结构数组中.之所以成为瓶颈，是因为它被称为非常大的循环或成千上万次. 有没有一种更快的方法来进行此复制&使用SIMD Intrinsics进行投射操作?我已经看到在更快的memcpy上的答案，但没有解决演员表问题. 简单的C ++循环情况如下 int _iN
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使用AVX2指令向左移128位数字
我正在尝试在AVX2中向左旋转128位数字.由于没有这样做的直接方法，因此我尝试使用左移和右移来完成任务. 这是我的代码的摘要. l = 4;r = 4；targetrotate = _mm_set_epi64x(l，r);targetleftrotate = _mm_sllv_epi64(target，targetrotate); 上面的code代码片段将目标向左旋转4. 当我使
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使用simd在双打数组中找到nan
这个问题非常类似于: 用于浮点相等比较的SIMD指令(使用NaN == NaN) 尽管该问题集中在128位向量上，并且要求识别+0和-0. 我感觉自己也许可以自己得到一个，但是intel内在函数指南页面似乎已经关闭了:/ 我的目标是获取一个双精度数组，并返回该数组中是否存在NaN.我希望在大多数情况下不会出现这种情况，并且希望该路线具有最佳性能. 最初，我要与自己进行
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