我正在尝试执行从YCbCr到BGRA的图像颜色转换(不要问A位，好头疼)。无论如何，这需要尽可能快地执行，所以我使用编译器内部函数编写它以利用SSE2。这是我第一次涉足SIMD领域，我基本上是一个初学者，所以我确信我做的很多事情都是低效的。事实证明，我执行实际颜色转换的算术代码特别慢，Intel的VTune显示它是一个重大瓶颈。那么，有什么方法可以加快以下代码的速度吗？它以32位、一次4个像素完成。我最初尝试以8位、一次16个像素(如上循环)进行计算，但计算导致整数溢出和转换中断。整个过程，包括Inteljpeg解码，对于全高清的单场大约需要14毫秒。如果我能将它降低到至少12毫秒，最
我想使用直接算法将两个矩阵相乘一次:templatevoidmultiplicate_straight(T**A,T**B,T**C,intsizeX){T**D=AllocateDynamicArray2D(sizeX,sizeX);transpose_matrix(B,D,sizeX);for(inti=0;i(D);}还有一次是通过使用SSE函数。为此，我创建了两个函数:templatevoidSSE_vectormult(T*A,T*B,intsize){__m128da;__m128db;__m128dc;#ifdeflinuxdoubleA2[2],B2[2],C[2]__
我如何创建一个__m128i并设置了n个最高有效位(在整个vector中)？我需要它来屏蔽与计算相关的缓冲区部分。如果可能的话，解决方案应该没有分支，但这似乎很难实现我该怎么做？ 最佳答案 我将此添加为第二个答案，并将第一个答案留给历史兴趣。看起来你可以用_mm_slli_epi64做一些更有效的事情:#include#include__m128ibit_mask(intn){__m128iv0=_mm_set_epi64x(-1,-(n>64));//ANDmask__m128iv1=_mm_set_epi64x(-(n>64),
我有两个算法的C++实现，称它们为A和B.A之间的唯一区别和B是那个A使用std::unordered_maphashmap;但是B使用google::dense_hash_maphashmap;.我在A中找到了一个输入与B相比慢得多我不明白为什么。对于相同的输入，我运行sudoperfrecord-einstructions./Ainput.txt然后我得到这个结果:OverheadCommandSharedObjectSymbol65.90%Alibc-2.23.so[.]__memset_sse26.63%Alibc-2.23.so[.]_int_malloc3.44%Alibc
我正在尝试优化一些循环并且我已经成功了，但我想知道我是否只做了部分正确的事情。比如说我有这个循环:for(i=0;i将它展开3倍，产生这个:intunroll=(n/4)*4;for(i=0;i现在是SSE翻译等价物:__m128ai_v=_mm_loadu_ps(&a[i]);__m128two_v=_mm_set1_ps(2);__m128ai2_v=_mm_mul_ps(ai_v,two_v);_mm_storeu_ps(&b[i],ai2_v);或者是:__m128ai_v=_mm_loadu_ps(&a[i]);__m128two_v=_mm_set1_ps(2);__m12
有没有办法使用AVX/SSE获取浮点vector、向下舍入并生成整数vector？所有的floor内部方法似乎都产生了一个浮点的最终vector，这很奇怪，因为四舍五入产生了一个整数! 最佳答案 SSE可以从FP转换为整数，您可以选择截断(向零)或当前舍入模式(通常是IEEE默认模式，最接近平局舍入为偶数。像nearbyint()，与round()不同，其中tiebreak是远离0。如果您需要x86上的舍入模式，youhavetoemulateit,perhapswithtruncateasabuildingblock。)相关说明为
我正在尝试使用来自的HMMlib库在C++中处理一些隐藏的马尔可夫代码http://www.cs.au.dk/~asand/?page_id=152我使用的是ubuntu12.04，带有gcc/g++4.6我的编译步骤说明是:g++-I/usr/local/boost_1_52_0-I../MAIN.cpp这会产生以下错误:Infileincludedfrom../HMMlib/allocator_traits.hpp:25:0,from../HMMlib/hmm_table.hpp:25,fromMAIN.cpp:1:/usr/lib/gcc/i686-linux-gnu/4.6/i
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
基本上这个问题与x86汇编器有关，您有一个数字，您希望使用and将其设置为零或数字本身。.如果你andnumber为负数你会得到number本身，但如果你and它与零你得到零。现在我在使用SSEinstrinsics时遇到的问题是float在二进制中与double不同(或者我弄错了)。无论如何，这是代码，我尝试使用各种float来掩盖第二个和第三个数字(分别为127.0f和99.0f)，但没有成功。#include#includevoidprint_4_bit_num(constchar*label,__m128var){float*val=(float*)&var;printf("%
我正在尝试优化以下代码(两个数组的平方差之和):inlinefloatSquare(floatvalue){returnvalue*value;}floatSquaredDifferenceSum(constfloat*a,constfloat*b,size_tsize){floatsum=0;for(size_ti=0;i所以我使用CPU的SSE指令进行了优化:inlinevoidSquaredDifferenceSum(constfloat*a,constfloat*b,size_ti,__m128&sum){__m128_a=_mm_loadu_ps(a+i);__m128_b=
