_mm_cvtsd_f64类似物，用于更高阶的浮点
我在玩SIMD，想知道为什么没有类似_mm_cvtsd_f64的类来从__m128d引出高阶浮点. GCC 4.6+有一个扩展，可以很好地实现此目的: __m128d a = ...; double d1 = a[0]; double d2 = a[1]; 但是在较旧的GCC(即4.4.)上，我唯一能解决的方法是使用__builtin_ia32_vec_ext_v2df定义自己的模
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所谓的“固定"意味着什么.漂浮?
我正在浏览AVX-512中的指令集，发现有一组fixup指令.一些示例: _mm512_fixupimm_pd, _mm512_mask_fixupimm_pd, _mm512_maskz_fixupimm_pd _mm512_fixupimm_round_pd, _mm512_mask_fixupimm_round_pd, _mm512_maskz_fixupimm_round_
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使用__m512的水平添加(AVX512)
如何有效地对512位AVX寄存器中的浮点数进行水平加法(即，将单个向量中的项相加)?对于128位和256位寄存器，可以使用_mm_hadd_ps和_mm256_hadd_ps完成，但没有_mm512_hadd_ps.英特尔内部函数指南文档_mm512_reduce_add_ps.它实际上并不对应于一条指令，但是它的存在表明存在一种最佳方法，但是它似乎没有在最新的GCC快照随附的头文件中定义，我无法
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将__m256i存储为整数
如何将__m256i数据类型存储为整数? 我知道对于花车来说: _mm256_store_ps(float *a, __m256 b) 第一个参数是输出数组. 对于仅发现的整数: _mm256_store_si256(__m256i *a, __m256i b) 其中两个参数均为__m256i数据类型. 做这样的事情够了吗 int * X = (int*
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将8个16位SSE寄存器转换为8位数据
考虑到我有一个16位数据的SSE阵列: {1,2,3,4,5,6,7,8} 现在，我需要通过在前8个字节中仅存储16位数据的低字节来将此SSE数组转换为8位数据，例如: {1,2,3,4,5,6,7,8,0,0,0,0,0,0,0,0}. 是否有任何SSE指令来执行此操作? 解决方案 如 @harold 所述，您可以使用 pshufb aka轻松完成此操作_mm_s
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改组两个__m128i的64位部分的最佳方法
我有两个__m128i，a和b，我想进行混洗，以使a的高64位落入dst的低64位，而dst的低64位b落在dst的高64位.即 dst[ 0:63] = a[64:127] dst[64:127] = b[0:63] 等同于: __m128i dst = _mm_unpacklo_epi64(_mm_srli_si128i(a, 8), b); 或 __m128i d
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在硬件不足的情况下编码
我目前正在使用C ++中的SIMD指令进行编码，并尝试使用IDE在实时编码时显示错误，拼写错误等.问题是，我使用的是AVX512指令，我的硬件不支持该指令，仅使用我用于编译的服务器.有没有一种方法可以在IDE中进行带错误检查的代码，而不会受到AVX512功能的干扰而妨碍编译器? 解决方案 首先，您不需要桌面来支持AVX512来编辑源代码并编译需要AVX512的可执行文件.如果您可以在本地编
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x86 SIMD内部函数的头文件
哪个头文件提供了不同的x86 SIMD指令集扩展(MMX，SSE，AVX等)的内在函数?在网上找不到这样的列表似乎是不可能的.如果我错了，请纠正我. 解决方案 这几天，您通常应该只包含.它包含了一切. GCC和clang会阻止您将内部函数用于您在编译时尚未启用的指令(例如，使用-march=native或-mavx2 -mbmi2 -mpopcnt -mfm
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在较高的优化级别上，AVX2 simd相对于标量的性能相对较差
我正在学习和使用SIMD函数，并编写了一个简单的程序，该程序将其可以在 1秒中运行的向量加法指令的数量与普通标量加法进行了比较. 我发现SIMD在较低的优化级别上表现相对较好，而在较高的优化级别上则始终表现较差，并且我想知道原因，我同时使用了MSVC和gcc，这是同一回事.以下结果来自 Ryzen 7 CPU.我也在 Intel 平台上进行了测试，也几乎是相同的故事. #include
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gcc的__builtin_cpu_supports是否检查操作系统支持?
GCC编译器提供了一组内置来测试某些处理器功能，例如某些指令集的可用性.但是，根据此线程我们也可能知道某些操作系统可能未启用某些cpu功能.所以问题是:__builtin_cpu_supports内部函数是否还会检查OS是否已启用某些处理器功能? 解决方案 否. 我通过在Linux内核引导选项中添加noxsave来禁用Skylake系统上的AVX.当我执行cat /proc/cpui
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矩阵乘法的自动向量化
我对SIMD还是很陌生，想尝试看看我是否可以让GCC对我进行简单的操作向量化. 所以我查看了这篇文章，并希望做更多或更少的事情同样的事情. (但对于KabyLake处理器，在Linux 64位上为gcc 5.4.0) 我基本上具有此功能: /* m1 = N x M matrix, m2 = M x P matrix, m3 = N x P matrix & output */
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SIMD/SSE:如何检查所有矢量元素都不为零
我需要检查所有矢量元素是否为非零.到目前为止，我找到了以下解决方案.有一个更好的方法吗?我正在Linux/x86_64上使用gcc 4.8.2，说明最高为SSE4.2. typedef char ChrVect __attribute__((vector_size(16), aligned(16))); inline bool testNonzero(ChrVect vect) {
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错误:在C中强制转换用户定义的数据类型
这是我的问题的更简单视图，我想将浮点值转换为已定义的类型v4si(我想使用SIMD操作进行优化.)请帮助将浮点/双精度值转换为已定义的类型. #include typedef double v4si __attribute__ ((vector_size (16))); int main() { double stoptime=36000; float
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使用GCC时如何禁用向量化?
我正在使用以下命令编译代码: gcc -O3 -ftree-vectorizer-verbose=6 -msse4.1 -ffast-math 所有优化均已启用. 但是我想在保持其他优化的同时禁用向量化. 解决方案 大多数GCC开关可与no前缀一起使用以禁用其行为.尝试使用-fno-tree-vectorize(在命令行上的-O3之后).
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英特尔x86 SSE SIMD指令入门
我想了解有关使用 SSE 的更多信息. 除了可以轻松阅读英特尔®64和IA-32之外，还有哪些学习方法架构软件开发人员手册? 主要我有兴趣使用解决方案 首先，我不建议您使用内置函数-它们不可移植(跨同一体系结构的编译器). 使用GCC 内部函数很简单-就像正常的函数调用一样: #include // portable to all x86 c
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如何在Visual Studio 2010中添加与SIMD相关的编译器标志
我找到了以下标志列表: http://www.ncsa.illinois.edu/UserInfo/Resources/Software/Intel/Compilers/10.0/main_for/mergedProjects/optaps_for/common/optaps_dsp_targ.htm ，我想尝试将其中一些添加到我的项目中.我似乎找不到在Visual Studio 20
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vec_sld的字节序是否敏感？
我正在使用带内核加密的PowerPC计算机。我无法使用内置功能将AES密钥扩展从大字节序移植到小字节序。大字节序有效，而小字节序无效。 以下算法是 IBM博客文章。我认为我将问题隔离到下面的第2行： typedef __vector unsigned char uint8x16_p8; uint8x64_p8 r0 = {0}; r3 = vec_perm（r1，r1，r
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SIMD用于浮动阈值操作
我想更快地进行一些矢量计算，并且我相信SIMD指令可以进行浮点比较和操作，操作如下： void func（const double * left，const double * right，double * res，const size_t size，const double th，const double drop）{ for（size_t i = 0; i
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GPU / CUDA核心是SIMD的吗？
让我们采用 nVidia Fermi计算体系结构。它说： 第一个基于Fermi的GPU，实现了30亿个晶体管，具有多达512个CUDA内核。 CUDA内核每个线程的每个时钟执行一个浮点数或整数指令。 512个CUDA内核以16个SM（每个32个内核）进行组织。 [...] 每个CUDA处理器都具有完整的流水线整数算法。逻辑单元（ALU）和浮点单元（FPU）。 [...]
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GPGPU编程仅允许执行SIMD指令吗？
GPGPU编程仅允许执行SIMD指令吗？ 如果是这样，那么重新编写一个 设计为在通用CPU上运行以在GPU上运行的算法，一定是一项繁琐的任务？算法中是否还有可以转换为SIMD架构的 模式？ 解决方案 嗯，这不太准确GPGPU仅支持SIMD执行。许多GPU具有一些非SIMD组件。但是，总的来说，要充分利用GPU，您需要运行SIMD代码。 但是，您并不一定要编写SIMD指令。即GP
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