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我是使用 SSE/SSE2 指令优化代码的新手,直到现在我还没有走多远.据我所知,一个常见的 SSE 优化函数如下所示: void sse_func(const float* const ptr, int len){if(ptr 对齐){为了( ... ){//将循环展开 4 或 2 个元素}为了( ....){//处理剩下的//(非优化代码)}} 别的 {为了( ....){//处理非对齐内存
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我有一个特别的问题.我会尽量准确地描述这一点. 我正在做一个非常重要的“微优化".一次运行数天的循环.所以如果我能减少这个循环时间,它需要一半的时间.10 天会减少到只有 5 天等等. 我现在拥有的循环是函数:“testbenchmark1". 我有 4 个索引需要像这样循环增加.但是当从列表中访问索引时,实际上需要一些额外的时间,正如我所注意到的.这就是我想知道是否有其他解决方
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我正在寻找在 SSE 元素上运行的自然指数函数的近似值.即 - __m128 exp( __m128 x ). 我有一个快速但似乎准确性很低的实现: 静态内联 __m128 FastExpSse(__m128 x){__m128 a = _mm_set1_ps(12102203.2f);//(1
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我正在尝试对将函数应用于数组的不同方法进行基准测试. 为什么是 https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/#expand=3260,2124,4779,4779&cats=Trigonometry&text=_sin _mm_sin_ps 我的范围不知道,但 _mm_sqrt_ps 是? 我如何让它为
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我对编写 memcpy() 作为一种教育练习产生了兴趣.我不会写一篇关于我做了什么和没有想到的论文,但这里是某人的实现: __forceinline//由于大小通常已知,//最无用的代码会被优化掉//如果函数是内联的.void* myMemcpy(char* Dst, const char* Src, size_t Size){无效*开始= Dst;for ( ; Size >= sizeof(
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在对之前关于将 RGB 转换为 RGBA 和 ARGB 到 BGR 的一些问题的跟进中,我想使用 SSE 加速 RGB 到 BGRA 的转换.假设是 32 位机器,并且想要使用内部函数.我很难将源缓冲区和目标缓冲区对齐以使用 128 位寄存器,并寻求其他精明的矢量化解决方案. 要向量化的例程如下... void RGB8ToBGRX8(int w, const void *in, voi
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我发现这篇文章解释了如何使用 24 次操作转置一个 8x8 字节的矩阵,稍后滚动几下实现转置的代码.但是,这种方法没有利用我们可以阻止将 8x8 转置成四个 4x4 转置的事实,并且每个转置只能在一个 shuffle 指令中完成(这篇文章是参考).所以我想出了这个解决方案: __m128i transpose4x4mask = _mm_set_epi8(15, 11, 7, 3, 14, 10,
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我最近经常以内在函数的形式使用 x86 SIMD 指令 (SSE1234).我发现令人沮丧的是,SSE ISA 有几个简单的指令,这些指令仅适用于浮点数或仅适用于整数,但理论上应该对两者执行相同.例如,float 和 double 向量都有从地址(movhps、movhpd)加载 128 位向量的更高 64 位的指令,但没有这样的整数指令向量. 我的问题: 在整数向量上使用浮点指令时,
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我正在尝试使用内在函数学习编码,下面是一个可以添加的代码 使用的编译器:icc #include#includeint main(){__m128i a = _mm_set_epi32(1,2,3,4);__m128i b = _mm_set_epi32(1,2,3,4);__m128i c;c = _mm_add_epi32(a,b);printf("%d\n",c[2]);返回0;}
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这是从运行脚本以检查 Tensorflow 是否正常工作收到的消息: I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] 本地成功打开CUDA库libcublas.so.8.0我tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125]在本地成功打开了CUDA库libcudnn.so.5我tensorflow/strea
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我正在编写一些 AVX 代码,我需要从可能未对齐的内存中加载.我目前正在加载 4 个 doubles,因此我会使用内在指令 _mm256_loadu_pd;我写的代码是: __m256d d1 = _mm256_loadu_pd(vInOut + i*4); 然后我使用选项 -O3 -mavx -g 进行编译,随后使用 objdump 来获取汇编代码以及带注释的代码和行 (objdump -S
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x86/x64 是否使用 SIMD 寄存器进行高精度浮点运算或专用 FP 寄存器? 我的意思是高精度版本,而不是常规的double精度. 解决方案 FPU 堆栈仍然可用并公开 80 位精度算术,正如@EricPostpischil 指出的那样(不确定处理器是否仍然具有完整的逻辑,或者这部分在硬件级别得到了模拟).它以 long double 类型提供给 GCC 中的开发人员.例如,为
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我正在一台旧的 PowerMac G5(一台 Power4 机器)上进行测试.构建失败: $ make...g++ -DNDEBUG -g2 -O3 -mcpu=power4 -maltivec -c ppc-simd.cppppc-crypto.h:36: 错误:在 AltiVec 类型中使用“long long"无效制作:*** [ppc-simd.o] 错误 1 失败的原因是: typ
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加载 x64 ymm 寄存器的最有效方法是什么 4 个均匀间隔的双打,即一组连续的双打 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 .. 100我想加载例如 0, 10, 20, 30 4 个任意位置的双打 即我想加载例如 1, 6, 22, 43 解决方案 最简单的方法是 VGATHERQPD 这是 Haswell 及更高版本上可用的 AVX2 指令. VGATHERQPD
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System.Numerics.Vector 为 .NET Core 和 .NET Framework 带来 SIMD 支持.它适用于 .NET Framework 4.6+ 和 .NET Core. //基线public void SimpleSumArray(){for (int i = 0; i
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System.Numerics.Vector 为 .NET Core 和 .NET Framework 带来 SIMD 支持.它适用于 .NET Framework 4.6+ 和 .NET Core. //基线public void SimpleSumArray(){for (int i = 0; i
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我想,我听说过,但不知道在哪里. 更新:我介绍了 JiT 解决方案 看来要来了.(我一个小时前才发现) 这里有几个链接 JIT最后提出.JIT 和 SIMD 即将结婚. 更新到 SIMD 支持 您需要最新版本的 RyuJIT 和 Microsoft SIMD 启用的矢量类型 (Nuget)
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我是 SSE2 指令的新手.我找到了一个指令 _mm_add_epi8 可以添加两个数组元素.但我想要一个可以添加数组所有元素的 SSE 指令. 我试图用这段代码来发展这个概念: #include #include #include void sse(unsigned char* a,unsigned char* b);无效主(){/* 无符号字符 *arr;arr=(unsigned c
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较旧的答案表明 aarch64 支持未对齐的读/写并提到了性能成本,但不清楚答案是否也仅涵盖 ALU 或 SIMD(128 位寄存器)操作. 相对于对齐的 128 位 NEON 加载和存储,未对齐的 128 位 NEON 加载和存储在 aarch64 上慢多少(如果有的话)? 对于未对齐的 SIMD 加载和存储是否有单独的指令(如 SSE2 的情况),或者已知对齐的加载/存储与潜在未对
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我想在处理图像处理中的任何过滤器时注意边界条件.我正在推断边界并创建新边界.例如,我有 4x3 输入: //输入整数图像[4][3] =1 2 3 42 4 6 83 6 9 12//输出int extensionimage[6][5] =1 1 2 3 4 41 1 2 3 4 42 2 4 6 8 83 3 6 9 12 123 3 6 9 12 12 我的代码: #include #i
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