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我正在考虑更改一些当前需要 16 字节对齐数组并使用 _mm_load_ps 放宽对齐约束并使用 _mm_loadu_ps 的代码高性能代码.关于内存对齐对 SSE 指令的性能影响有很多神话，所以我做了一个小测试用例，什么应该是内存带宽绑定循环.使用对齐或未对齐的负载内在函数，它通过大型数组运行 100 次迭代，将元素与 SSE 内在函数相加.源代码在这儿.https://gist.githu
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当从连续的内存位置执行一系列 _mm_stream_load_si128() 调用 (MOVNTDQA) 时，硬件预取器是否仍然启动，或者我应该使用显式软件预取(带 NTA 提示)是为了获得预取的好处，同时还能避免缓存污染? 我问这个的原因是因为他们的目标在我看来是矛盾的.流式加载将绕过缓存获取数据，而预取器尝试主动将数据提取到缓存中. 当顺序迭代一个大型数据结构时(处理后的数据在很长
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如何像这些函数一样将 __m128 浮点数向量向上/向下或最接近的整数舍入? Round - roundf() Ceil - ceilf() 或 SSE4.1 _mm_ceil_ps. 地板 - floorf() 或 SSE4.1 _mm_floor_ps. 我需要没有 SSE4.1 roundps (_mm_floor_ps/_mm_ceil_ps/_mm_round_ps(x,
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我有一个这种形式的函数(来自使用 SSE 最快实现指数函数): __m128 FastExpSse(__m128 x){静态 __m128 const a = _mm_set1_ps(12102203.2f);//(1
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我正在尝试标准化一个 4d 向量. 我的第一个方法是使用 SSE 内在函数——它为我的向量算法提供了 2 倍的速度提升.这是基本代码:(v.v4 是输入)(使用 GCC)(所有这些都是内联的) //求正方形v4sf s = __builtin_ia32_mulps(v.v4, v.v4);//设置t为平方v4sft = s;//将4个方块相加s = __builtin_ia32_shufp
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我试图使用 nasm(nasm -o file input.asm)编译汇编代码并在以下代码片段的第 2 行抛出错误: mov rsi, 0x400200movdqu xmm0,xmmword [rsi]没有 我不确定是否可以使用 nasm 编译具有 128 位寄存器的指令，但是在涉及 128 位寄存器的情况下，还有其他方法可以使用 nasm 进行编译吗? 解决方案 内存操作数无需
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我想知道是否有人可以向我展示如何有效地使用循环平铺/循环阻塞进行大型密集矩阵乘法.我正在用 1000x1000 矩阵做 C = AB.我已经按照 Wikipedia 上的示例进行循环平铺，但使用平铺获得的结果比不使用平铺效果更差. http://en.wikipedia.org/wiki/Loop_tiling http://software.intel.com/en-us/artic
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我正在尝试使用LLDB API从python中的寄存器读取和写入值.对于通用寄存器，我一直使用 frame.register ['register name'].value 读取和写入寄存器值，这对我来说是成功的. 但是，当我接近浮点寄存器时，我发现无法再这样做了，因为某些寄存器(例如XMM寄存器)没有 value 属性例如， frame.register ['xmm0'].value 将返
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在sse内在函数中有两种实现累积的方法.但是其中之一得到了错误的结果. #includeint main(int argc，const char * argv []){int32_t A [4] = {10，20，30，40};int32_t B [8] = {-1，2，-3，-4，-5，-6，-7，-8};int32_t C [4] = {0，0，0，0};int
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这可以通过sse4.1内部函数 _mm_floor_pd 和 _mm_ceil_pd 完成转换为 roundpd xmm，xmm，1 和 roundpd xmm，xmm，2 使用 SSE/SSE2/SSE3 的最佳计算方法是什么? 解决方案 以下是在SSE4.1之前的CPU上执行上下限计算的代码.请注意，使用'-ffast-math'会破坏它！ #include#
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我在XMM寄存器中有一堆打包的浮点数(使用SSE内在函数): __ m128 xmm = _mm_set_ps(4.0f，3.0f，2.0f，1.0f); 我想一次将所有这些转换为整数.我发现了一个内在函数，它可以满足我的要求( _mm_cvtps_pi16())，但是它会生成4x16位的 short 而不是成熟的 int .名为 _mm_cvtps_pi32()的内部函数会产生 int
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VS2019，x86版本. 模板float get()const {int f = _mm_extract_ps(fmm，i);return(float const&)f;} 使用返回(float&)f; 编译器使用 时 提取m32，...movss xmm0，m32 .正确的结果 在使用 return(float const&)f; 编译器使用时 提取eax
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我需要编写矩阵向量和矩阵矩阵乘法函数，但是我不能将头放在SSE命令周围. 矩阵和向量的维数始终是4的倍数. 我设法编写了矢量-矢量乘法函数，如下所示: void vector_multiplication_SSE(float * m，float * n，float *结果，无符号const int大小){我__declspec(align(16))__ m128 * p_m =(_
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我有类似以下的代码(简单的加载，修改，存储)(我已对其进行了简化以使其更具可读性): __ asm__ __volatile__("vzeroupper":::);尽管(...) {__m128i in = _mm_loadu_si128(inptr);__m128i out = in;//实际代码的作用远不止于此，但我已经对其进行了简化_mm_stream_si12(outptr，out);
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我已经做了一段时间的arm asm，并尝试使用x86 asm ssse3优化简单的循环.我找不到将大字节序转换为小字节序的方法. ARM NEON仅具有一个矢量指令即可完成此操作，而SSSE3则没有.我尝试使用2个移位，然后使用一个或，但是如果我们向左移动8个(数据饱和)，则需要将每个插槽的位数改为32位而不是16位. 我查看了PSHUFB，但是当我使用它时，16位字的前半部分始终为0
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我已经使用GDB 1天了，对此我已经有了相当的了解.但是，当我使用GDB和打印寄存器在最后一个分号处设置断点时，我无法完全解释存储在XMM寄存器中的数据的含义. 我不知道数据是否为(MSB> LSB)格式，反之亦然. __m128i S = _mm_load_si128((__ m128i *)Array16Bytes);} 这就是我得到的结果. (gdb)打印$ xmm0$ 1
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我尝试在gcc中混合使用SSE2内部函数和内联汇编程序.但是，如果我将变量指定为xmm0/register作为输入，则在某些情况下会出现编译器错误.示例: #includeint main(){__m128i test = _mm_setzero_si128();asm("pxor %% xmm0，%% xmm0"::"xmm0"(测试):)；} 使用gcc 4
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我试图了解使用SIMD矢量化的好处，并编写了一个简单的演示程序代码，以了解利用矢量化(SIMD)的算法在另一算法上的速度提高.这是2种算法: Alg_A-不支持向量: #include#定义大小1000000000int main(){printf(“不支持向量的算法\ n");int a [] = {1,2,3,4};int b [] = {5，6，7，8};int
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在x86(32位)平台上运行带有 -march = pentium4 的gcc-4.8.1编译的代码时，在x86(32位)平台上发生了一个神秘的总线错误.我将问题追溯到SSE指令: movdqa％xmm5,0x50(％esp) ，其中esp = 0xbfffedac. movdqa 要求地址是16字节对齐的，此处不是这种情况，因此是总线错误. 如果使用 -march = native
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背景 我们正在使用C#和.NET Core开发 RTS游戏引擎.与大多数其他实时多人游戏不同，RTS游戏的工作方式是将玩家的输入与其他玩家同步，并同时在所有客户端上同步运行游戏模拟.这要求游戏逻辑具有确定性，以便游戏不会不同步. 浮点运算是不确定性的一种潜在来源.从我收集的数据来看，主要的问题是旧的x87 FPU指令-它们使用内部80位寄存器，而IEEE-754浮点值是32位或64位，
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