如何使用SIMD计算数组中一个字节的出现?
给出以下输入字节: var vBytes = new Vector(new byte [] {72，101，55，08，108，111，55，87，111，114，108，55，100，55，55，20})； 和给定的蒙版: var mask = new Vector(55); 如何在输入数组中找到字节 55 的计数? 我尝试使用 mask 将 v
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在CUDA中使用SIMD实现位旋转运算符
我知道StackOverflow并不是要向其他人询问代码，而是让我讲话. 我正在尝试在CUDA C ++设备代码中实现一些AES功能.在尝试实现左字节旋转运算符时，我感到不安，因为它没有本机的SIMD本征.所以我开始一个幼稚的实现，但是....它很大，虽然我还没有尝试过，但是由于拆包/打包的昂贵，它不会很快...所以，有没有办法做每字节位轮换操作至少有点有效吗? 如果您不想看的话，这里
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浮点运算(FLOPs)的定义是什么
我正在尝试使用SIMD(在ARM CPU上)优化代码，并想知道其算术强度(触发器/字节，AI)和FLOPS. 为了计算AI和FLOPS，我必须计算浮点运算(FLOP)的数量.但是，我找不到FLOP的任何精确定义. 当然， mul ， add ， sub ， div 显然是FLOP，但是移动操作，随机操作如何?(例如 _mm_shuffle_ps )，设置操作(例如 _mm_set1_ps
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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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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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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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AVX2浮点比较并获得0.0或1.0而不是全0或全1位
基本上，在结果矢量中，我想为所有输入浮点值> 1保留1.0，而为所有输入浮点值
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AVX2带符号的8位元素的整数乘法，产生带符号的16位结果?
我有两个__m256i向量，用32个8位整数填充.像这样: __int8 * a0 =新的__int8 [32] {2};__int8 * a1 =新的__int8 [32] {3};__m256i v0 = _mm256_loadu_si256((__ m256i *)a0);__m256i v1 = _mm256_loadu_si256((__ m256i *)a1); 如何使用类似
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我在理解AVX随机播放内建函数如何在8位上工作时遇到了一些问题
我正在尝试通过使用_mm256_shuffle_epi8将16位数据打包为8位，但是我得到的结果不是我期望的. 自动srcData = _mm256_setr_epi8(1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16，17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32)；__m256i vperm = _mm256_set
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使用SIMD提高数组浮点点积的性能
我具有此功能来计算一个double数组: void avx2_mul_64_block(double& sum，double * lhs_arr，double * rhs_arr)noexcept{__m256i累加器= _mm256_setzero_pd();for(std :: size_t块= 0;块
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打包和解包以及扩展打包数据是什么
我已经遍历了 Intel Intrinsics ，并且每个函数都对整数或打包或未打包或扩展打包的float或double. 似乎应该在互联网上的某个地方回答这个问题，但我根本找不到答案. 那是什么包装物? 解决方案 好吧，我一直在寻找相同问题的答案，但是也没有成功.所以我只能猜测. 英特尔已经在其MMX技术中引入了打包和标量指令.例如，他们引入了一个功能 __ m64
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比较AVX/AVX2中的两个向量(c)
我有两个 __ m256i 向量(每个向量都包含字符)，我想找出它们是否完全相同.如果所有位都相等，我需要的是 true ，否则是 0 . 最有效的方法是什么?这是加载数组的代码: char * a1 ="abcdefhgabcdefhgabcdefhgabcdefhg";__m256i r1 = _mm256_load_si256((__ m256i *)a1);char * a2 =
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霓虹灯vuzp的sse/avx等效项
Intel的向量扩展名SSE，AVX等为每种元素大小提供了两个解压缩操作，例如SSE内在函数是 _mm_unpacklo _ * 和 _mm_unpackhi _ * .对于向量中的4个元素，它将执行以下操作: 输入:(A0 A1 A2 A3)(B0 B1 B2 B3)unpacklo/hi:(A0 B0 A1 B1)(A2 B2 A3 B3) 相当于解压缩的是ARM NEON指令集中的 v
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_mm256_load_ps在调试模式下导致Google/基准细分错误
以下代码可以在发布和调试模式下运行. #includeconstexpr int n_batch = 10240;constexpr int n = n_batch * 8;#pragma pack(32)浮动a [n];浮点b [n];浮点数c [n];#pragma pack()int main(){for(int i = 0; i
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使用SSE/AVX/AVX2检查__m128i的所有字节是否匹配单个字节
我正在寻找有效的方法来计算以下函数: 输入: __ m128i数据，uint8_t输入； 输出:布尔值，指示 data 中的任何字节是否在 in 中. 我实际上是在使用它们为容量为8的字节实现时空有效的堆栈.我最有效的解决方案是首先计算一个 __ m128i tmp ，所有字节均作为 in .然后检查 tmp \ xor数据中的任何字节是否为零字节. 解决方案 是的，AV
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编写std :: copysign的便携式SSE/AVX版本
我目前正在使用SSE和AVX内部函数编写矢量化版本的QR分解(线性系统求解器).子步骤之一需要选择与另一个值相反/相等的值的符号.在串行版本中，我为此使用了std :: copysign.现在，我想为SSE /AVX寄存器创建一个类似的功能.不幸的是，STL为此使用了内置函数，因此我不能只复制代码并将其转换为SSE /AVX指令. 我还没有尝试过(所以现在没有代码可显示)，但是我的简
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Linux上的AVX分段错误
我正在尝试运行此代码，并且在运行该代码时显示分段错误.它编译良好.这是代码.(在Windows上可以正常工作.) #include#include#includeconst int size = 1000000;std :: vector A(size);std :: vectorfloatB(size);std
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