除了SSE-copy,AVX-copyandstd::copyperformance.假设我们需要按以下方式对某些循环进行矢量化:1)通过AVX对第一个循环批处理(乘以8)进行矢量化。2)将循环的剩余部分分成两批。通过SSE向量化4的倍数的批处理。3)通过串行例程处理整个循环的剩余批处理。让我们考虑复制数组的例子:#includetemplatevoidsimd_copy(float*src,float*dest){autosrc_=src;autodest_=dest;//VectorizefirstpartofloopviaAVXfor(;src_!=src+unroll_boun
最近我使用的大多数硬件都支持SSE2。在Windows和Linux上，我有一些代码来测试SSE支持。我在某处看到macOS很早就支持SSE了，但我不知道最低版本可以启用。最终的二进制文件将被复制到其他macOS平台，因此我不能像使用GCC那样使用-march=native。如果所有构建都默认启用它，我是否必须在构建代码时传递-msse或-msse2标志？这是我的编译器版本:AppleLLVMversion6.0(clang-600.0.56)(basedonLLVM3.5svn)Target:x86_64-apple-darwin14.1.0Threadmodel:posix这是una
SSE没有提供将打包整数移位可变数量的方法(我可以使用任何AVX及更早版本的指令)。您只能进行统一轮类。我试图为vector中的每个整数实现的结果是这样的。i[0]=i[0]&0b111111;i[1]=(i[1]>>6)&0b111111;i[2]=(i[2]>>12)&0b111111;i[3]=(i[3]>>18)&0b111111;本质上是尝试在每个整数中隔离6位不同的组。那么最佳的解决方案是什么？我想到的事情:您可以模拟可变的右移，可变的左移和统一的右移。我考虑过将打包整数分别乘以不同的量(因此模拟左移)。然后，使用该结果，您可以执行统一的右移操作以获得答案。我将用于乘法的特
最近在开发跟大模型相关的业务，需要用java去请求大模型的对话接口并支持流式的返回，变用到了sse接口。首先介绍一下什么是SSE，SSE（Server-sentEvents）是WebSocket的一种轻量代替方案，使用HTTP协议。严格地说，HTTP协议是没有办法做服务器推送的，但是当服务器向客户端声明接下来要发送流信息时，客户端就会保持连接打开，SSE使用的就是这种原理。一、SSE能做什么？理论上，SSE和WebSocket做的是同一件事情。当你需要用新数据局部更新网络应用时，SSE可以做到不需要用户执行任何操作，便可以完成。这种技术通常用于实现实时更新、通知和事件驱动的应用程序，例如实时聊
我想加快我的代码的一部分，但我认为没有一种更好的方法可以进行以下计算:floatinvSum=1.0f/float(sum);for(inti=0;ifor循环中的numBins通常为10，但是经常会调用此位(频率为每秒80帧，每帧至少被调用8次)我尝试使用一些SSE方法，但这只是稍微加快了这段代码的速度。我想我可以避免两次计算midPoint，但是我不确定如何计算。有没有更好的方法来计算fmean和var？这是SSE代码://makehistcontainamultipleof4validvaluesfor(inti=numBins;i我可能做错了，因为我没有得到很多期望的改进。SS
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。为什么是https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/#expand=3260,2124,4779,4779&cats=Trigonometry&text=_sin_mm_sin_ps在我的范围内未知，但_mm_sqrt_ps是？我如何让它为人所知？并编译无误。#include#include#include#include#include#include#include"immintrin.h"#includeintmain(){std::coutdis(-
我想在C++中尽可能快地缩小图像。Thisarticle描述了如何有效地将32位rgb图像平均降低50%。它速度快，看起来不错。我尝试使用sse内在函数修改该方法。下面的代码在启用或不启用SSE的情况下都有效。然而，令人惊讶的是，加速可以忽略不计。任何人都可以找到改进SSE代码的方法吗？创建varsshuffle1和shuffle2的两条线似乎是候选者(使用一些巧妙的移位或类似方法)。/**Calculatestheaverageoftworgb32pixels.*/inlinestaticuint32_tavg(uint32_ta,uint32_tb){return(((a^b)&0
我是SSE说明的新手，我试图从这个网站学习它们:http://www.codeproject.com/Articles/4522/Introduction-to-SSE-Programming我在Ubuntu10.10和IntelCorei7960CPU上使用GCC编译器这是基于我尝试过的文章的代码:对于长度为ARRAY_SIZE的两个数组，它计算fResult[i]=sqrt(fSource1[i]*fSource1[i]+fSource2[i]*fSource2[i])+0.5这是代码#include#include#include#include#include//Contain
我正在使用基于处理器特性的CPU调度来切换复杂数值算法的实现。我想包括两个版本(为了参数的缘故，sse2和sse3版本)我在同一个动态库中编译。目前采用的方法是将所有特定于体系结构的代码包装到一个命名空间中，例如namespacesse2和namespacesse3从而在链接到最终动态库时避免重复的符号名称。但是，如果我在sse2和ss3版本中都使用了一些我无法控制的代码(例如std::vector)，会发生什么情况。据我所知，std::vector实现将出现在sse2和sse3目标文件中，但理论上可以包含不同的指令，具体取决于编译器执行的优化。当我将这些目标文件链接到动态库时，将使用
我在SSE上遇到了一个非常微妙的问题。情况是这样的，我想用SSE优化我的光线追踪器，这样我就可以基本了解如何使用SSE提高性能。我想从这个函数开始。Vector3fAdd(constVector3f&v0,Vector3f&v1);(实际上，我首先尝试优化CrossProduct，为简单起见，此处显示了添加，我知道这不是我的光线追踪器的瓶颈。)这是结构体定义的一部分:structVector3f{union{struct{floatx;floaty;floatz;floatreserved;};__m128data;};问题是这个声明会刷新SSE寄存器，编译器不够智能，无法保留这些ss
