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为什么在强度降低乘法和循环进位加法之后,这段代码的执行速度会变慢?
我正在读书阿格纳 雾 https en wikipedia org wiki Agner Fog s 优化手册 https en wikipedia org wiki Agner Fog Optimization 我遇到了这个例子 doub
Assembly
Optimization
x8664
cpuarchitecture
SIMD
什么是 __ext_vector_type__ 和 simd?
我正在使用 Apple Metal API 以及所谓的simd图书馆 标题中有这样的代码 typedef attribute ext vector type 3 float vector float3 我很好奇它实际上做了什么以及为什么编译
c
reference
Clang
SIMD
用于预乘 ARGB 的 SSE alpha 混合
我正在尝试编写一个支持 SSE 的 alpha 合成器 这就是我想出的 首先 混合两个 4 像素向量的代码 alpha blend two 128 bit 16 byte SSE vectors containing 4 pre multi
Optimization
graphics
x86
SSE
SIMD
利用 SSE 和其他 CPU 扩展
在我的代码库中有几个地方 对于大型数据集 相同的操作会重复很多次 在某些情况下 处理这些需要花费相当长的时间 我相信使用SSE来实现这些循环应该可以显着提高它们的性能 特别是在对同一组数据执行许多操作的情况下 因此一旦数据最初被读入缓存 就
c
gcc
crossplatform
visualc
SIMD
为什么 SSE 对齐读取 + 随机播放在某些 CPU 上比未对齐读取慢,而在其他 CPU 上则不然?
在尝试优化有限差分代码所需的未对齐读取时 我更改了未对齐的负载 如下所示 m128 pm1 mm loadu ps H k 1 进入这个对齐的读取 随机播放代码 m128 p0 mm load ps H k m128 pm4 mm load
performance
Optimization
x86
SSE
SIMD
_mm256_fmadd_ps 比 _mm256_mul_ps + _mm256_add_ps 慢?
我有一个图像处理算法来计算a b c d与AVX 伪代码如下 float a new float N float b new float N float c new float N float d new float N assign va
gcc
SSE
SIMD
avx
microoptimization
优化数组压缩
假设我有一个数组k 1 2 0 0 5 4 0 我可以按如下方式计算掩码m k gt 0 1 1 0 0 1 1 0 仅使用掩码 m 和以下操作 左移 右移 And Or 加 减 乘 我可以将 k 压缩为以下形式 1 2 5 4 以下是我目
Algorithm
MATLAB
SSE
SIMD
排列 SSE __m128i 寄存器内的字节
我有以下问题 In m128i寄存器有 16 个 8bit 值 顺序如下 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15 4 8 12 16 我想要实现的是有效地洗牌字节以获得此排序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Optimization
SSE
SIMD
如何使用 Neon SIMD 将无符号字符转换为有符号整数
如何转换变量的数据类型uint8 t to int32 t使用霓虹灯 我找不到执行此操作的任何内在因素 假设您想要将 16 x 8 位整数的向量转换为 4 个 4 x 32 位整数的向量 您可以通过首先解压缩为 16 位 然后再次解压缩为
c
arm
SIMD
neon
gcc 编译器开关 (-mavx -mavx2 -mavx512f) 到底有什么作用?
我在 C C 代码中明确使用了英特尔 SIMD 内在扩展 为了编译代码 我需要在命令行上指定 mavx mavx512 或类似的内容 我对这一切都很满意 然而 从阅读 gcc 手册页来看 并不清楚这些命令行标志是否也告诉 gcc 编译器尝试
gcc
SIMD
avx
instructionset
avx512
跨 AVX 通道的最佳方式是什么?
有些问题具有类似的标题 但我的问题涉及其他地方未涵盖的一个非常具体的用例 我有 4 个 128d 寄存器 x0 x1 x2 x3 我想将它们的内容重新组合在 5 个 256d 寄存器 y0 y1 y2 y3 y4 中 以准备其他计算 on
c
x86
SSE
SIMD
avx
在 SIMD 操作上下文中,非压缩指令和压缩指令有什么区别?
在 SIMD 操作上下文中 非压缩指令和压缩指令有什么区别 我正在阅读一篇关于优化 SSE 代码的文章 http www cortstratton org articles OptimizingForSSE php batch http w
SSE
SIMD
C++ 错误:“_mm_sin_ps”未在此范围内声明
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 why is mm sin ps在我的范围内不知道但是 mm sqrt ps is 我怎样才能让它知道 并且编译没有错误 include
c
Optimization
SSE
SIMD
intrinsics
为什么矢量化通常比循环更快?
为什么在执行操作的硬件的最低级别和所涉及的一般底层操作 即 运行代码时所有编程语言的实际实现通用的事情 矢量化通常比循环快得多 计算机在循环时会做什么而在使用矢量化时不会做什么 我指的是计算机执行的实际计算 而不是程序员编写的计算 或者它有
performance
languageagnostic
vectorization
SIMD
lowlevel
调用always_inline‘_mm_mullo_epi32’时内联失败:目标特定选项不匹配
我正在尝试使用 cmake 编译 C 程序 该程序使用 SIMD 内在函数 当我尝试编译它时 出现两个错误 usr lib gcc x86 64 linux gnu 5 include smmintrin h 326 1 错误 调用alwa
c
CMake
x86
SSE
SIMD
SSE加载和添加
假设我有两个由两个类型数组表示的向量double 每个尺寸为2 我想添加相应的位置 所以假设向量i0 and i1 我想补充一下i0 0 i1 0 and i0 1 i1 1 一起 由于类型是double 我需要两个寄存器 诀窍是把i0 0
c
x86
SSE
SIMD
intrinsics
有没有好的 x86 双精度小矩阵 SIMD 库?
我正在寻找一个专注于图形小型 4x4 矩阵运算的 SIMD 库 那里有很多单精度 但我需要支持单精度和双精度 我看过 Intel 的 IPP MX 库 但我更喜欢带有源代码的库 我对这些特定操作的 SSE3 实现非常感兴趣 垫4 垫4 Ma
c
SSE
SIMD
matrixmultiplication
我应该使用 SIMD 或向量扩展还是其他什么?
我目前正在开发一个开源 3D 应用程序框架c questions tagged c 2b 2b with c 11 questions tagged c 2b 2b11 我自己的数学库是这样设计的XNA数学库 http msdn micro
c
gcc
SSE
SIMD
在C中使用AVX实现矩阵运算
我正在尝试使用 AVX 实现以下操作 for i 0 i
c
matrix
matrixmultiplication
SIMD
avx
AVX2浮点比较并得到0.0或1.0而不是全0或全1位
基本上 在生成的向量中 我想为所有输入浮点值 gt 1 保存 1 0 而为所有输入浮点值 float f 8 1 2 0 5 1 7 1 9 0 34 22 9 18 6 0 7 float r 8 Must be 1 0 1 1 0 1
c
SSE
SIMD
avx
avx2
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