我想使用AVX将4个打包的64位整数转换为4个打包的64位float。我试过类似的东西:int_64t*ls=(int64_t*)_mm_malloc(256,32);ls[0]=a;//...ls[3]=d;__mm256ipacked=_mm256_load_si256((__m256iconst*)ls);将在调试器中显示:(gdb)printpacked$4={1234,5678,9012,3456}到目前为止还好，但我能找到的唯一转换/转换操作是_mm256i_castsi256_pd，它无法满足我的要求:__m256dpd=_mm256_castsi256_pd(packe
我知道在没有先将所有ymm寄存器的上半部分清零的情况下从AVX指令切换到SSE指令的现有惩罚，但在我的机器(i7-3939K3.2GHz)上的特殊情况下，似乎即使我确实在AVX代码部分前后明确使用_mm256_zeroupper，也会对相反方向(SSE到AVX)造成很大的惩罚。我已经编写了在32位float和32位定点整数之间转换的函数，在2个32768个元素宽的缓冲区上。我将一个SSE2内部版本直接移植到AVX以在SSE的4个元素上同时处理8个元素，期望看到显着的性能提升，但不幸的是，相反的情况发生了。所以，我有两个功能:voidConvertPcm32FloatToPcm32Fix
考虑一个包含四个64位整数的256位寄存器。是否有可能在AVX/AVX2中有效地测试其中一些整数是否相等？例如:a){43,17,25,8}:结果必须是false因为4个数字中没有2个是相等的。b){47,17,23,17}:结果必须为“真”，因为编号17在AVXvector寄存器中出现2次。如果可能的话，我想在C++中执行此操作，但如有必要，我可以转到汇编。 最佳答案 对于AVX512(AVX512VL+AVX512CD)，您将使用VPCONFLICTQ，专为此目的而设计。对于AVX2:通过减少冗余比较减少了一些操作:inttes
我找不到用于计算2^n的SSE指令对于vector__m128i32位整数。是否有执行以下伪代码的指令或函数？__m128ipower_of_two(__m128ib){__m128r;for(inti=0;i_mm_sll_epi32指令只计算r[i]=a[i]. 最佳答案 AVX2之前没有单一指令，但即使只有SSE2，也有一个技巧可以滥用浮点格式来生成2的幂，方法是使用整数算法生成指数字段，然后将其从float转换为整数.可能有更快的选择。__m128ipower_of_two(__m128ib){__m128iexp=_mm_
先上结论：选择tar.gz格式还是zip格式的文件下载，主要取决于操作系统和个人偏好：tar.gz(pgp,sha512)：这是一种在Unix-like系统（如Linux和macOS）中常用的压缩格式。tar是一种将多个文件合并为单个文件（归档）的工具，而gz是gzip，用于压缩归档文件。pgp和sha512分别提供了文件的数字签名和哈希校验，用于验证下载的文件的完整性和真实性。如果你使用的是Linux或macOS，通常选择tar.gz格式更方便，因为这些系统原生支持tar和gzip命令，此外Linux或macOS也提供了工具来处理zip文件。zip(pgp,sha512)：zip是一种跨平台
AVX允许在float据类型__m256和__m256d上进行按位逻辑运算，例如和/或。但是，C++不允许对float和double进行按位运算，这是合理的。如果我是对的，则不能保证float的内部表示，编译器是否会使用IEEE754，因此程序员无法确定float的位会是什么样子。考虑这个例子:#include#include#include#includeintmain(){floatx[8]={1,2,3,4,5,6,7,8};floatmask[8]={-1,0,0,-1,0,-1,0,0};floatx_masked[8];assert(std::numeric_limits:
我的生产代码具有针对各种SIMD指令集(包括AVX、AVX2和AVX512)实现的内核。代码可以在目标机器上为目标机器编译，类似./configure--enable-proc=AVXCXXFLAGS="-mavx"。这在公开AVX内在函数的TravisCI上也很有效。我想至少编译AVX2和AVX512版本，以查看是否所有文件都已checkin。但似乎为不同的ISA编译并不那么容易。一个简单的AVX2测试程序:#includeintmain(intargc,char**argv){__m256da;__m256db;__m256dc;_mm256_fnmadd_pd(a,b,c);}在
我不知道我对AVX内在函数如何与std::array一起工作的理解是否遗漏了什么，但是当我将两者结合使用时，我遇到了一个奇怪的Clang问题。示例代码:std::arraygen_data(){std::arrayres;res[0]=_mm256_set1_ps(1);returnres;}voidmain(){autov=gen_data();floata[8];_mm256_storeu_ps(a,v[0]);for(size_ti=0;iClang3.5.0的输出(上面的4个float是垃圾数据):11118.82272e-3905.88148e-390GCC4.8.2/4.9
我试图将两个64位整数相乘并得到错误-当我尝试将乘积存储在uint512_t数据类型中时，未在此范围内声明uint512_t。是否有其他数据类型可用于存储如此巨大的值？我的数组包含我要相乘的数字的数字。#include#include#includeusingnamespacestd;intmultiply(intx,inty,intcarry){intproduct;product=x*y+carry;returnproduct;}intadd(intmultiplier,intproduct_current,intproduct_new){product_current=produ
我在这里做错了什么？我得到4个零而不是:2468我也很想修改我的.asm函数，以便运行更长的vector，因为在这里我只是使用了一个带有四个元素的vector，这样我就可以在没有SIMD256位寄存器的循环的情况下对这个vector求和。.cpp#include#includeextern"C"double*addVec(double*C,double*A,double*B,size_t&N);intmain(){size_tN=1(finish-start).count().asm.data;C->RCX;A->RDX;B->r8;N->r9.codeaddVecproc;xorrb
