(我只对前三个组件感兴趣)例如:[123？]应该生成[00-1?]此外，只设置一个“位”很重要，这样:[122?]不应该产生[0-1-1?]而是[0-10?]或[00-1?](哪个无关紧要)后来的(坏的)解决方案是可能的，例如通过提取水平最大值并与原始的进行比较:__m128abcd;//input__m128ccac=_mm_shuffle_ps(abcd,abcd,0x8A);__m128abcd_ccac=_mm_max_ps(abcd,ccac);__m128babb=_mm_shuffle_ps(abcd,abcd,0x51);__m128abcd_ccac_babb=_mm
我正在尝试规范化4dvector。我的第一个方法是使用SSE内在函数——它为我的vector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)//findsquaresv4sfs=__builtin_ia32_mulps(v.v4,v.v4);//setttosquarev4sft=s;//addthe4squarestogethers=__builtin_ia32_shufps(s,s,0x1B);t=__builtin_ia32_addps(t,s);s=__builtin_ia32_shufps(s,s,0x4e);t=__builti
我有一些使用MSVCSSE内在函数编写的代码。__m128zero=_mm_setzero_ps();__m128center=_mm_load_ps(&sphere.origin.x);__m128boxmin=_mm_load_ps(&rhs.BottomLeftClosest.x);__m128boxmax=_mm_load_ps(&rhs.TopRightFurthest.x);__m128e=_mm_add_ps(_mm_max_ps(_mm_sub_ps(boxmin,center),zero),_mm_max_ps(_mm_sub_ps(center,boxmax),ze
哪些SSE/AVX指令将channel从a打乱为b和c？float4a={data[0],data[1],data[2],data[3]};float4b={data[1],data[2],data[3],data[0]};//lanesshiftedleftfloat4c={data[3],data[0],data[1],data[2]};//lanesshiftedrightfloat8a={data[0],data[1],data[2],data[3],data[4],data[5],data[6],data[7]};float8b={data[1],data[2],data[3
是否有一种固有的或其他有效的方法将AVX寄存器的64位组件的高/低32位组件重新打包到SSE寄存器中？使用AVX2的解决方案是可以的。到目前为止，我正在使用以下代码，但分析器显示它在Ryzen1800X上运行缓慢://Globalconstantconst__m256igHigh32Permute=_mm256_set_epi32(0,0,0,0,7,5,3,1);//...//functioncode__m256ix=/*computedhere*/;const__m128ihigh32=_mm256_castsi256_si128(_mm256_permutevar8x32_epi
我最近读到这篇关于SSE算术运算中的NaN值的文章:Theresultofarithmeticoperationsactingontwonotanumber(NAN)argumentsisundefined.Therefore,floating-pointoperationsusingNANargumentswillnotmatchtheexpectedbehaviorofthecorrespondingassemblyinstructions.来源:http://msdn.microsoft.com/en-us/library/x5c07e2a(v=vs.100).aspx这是否意味
这是预期的吗？我希望我的SandyBridgeCPU报告它可以处理MMX、SSE和SSE2指令。这些位是否未设置是因为这些“旧”指令集已被一些较新的指令集“取代”？我用了thiscodehere将CPU检测放入我的代码中。#include"CPUID.h"intmain(intargc,char*argv[]){CPUIDcpuid;cpuid.load(0);printf("CPU:%.4s%.4s%.4s",(constchar*)&cpuid.EBX(),(constchar*)&cpuid.EDX(),(constchar*)&cpuid.ECX());charbrand[0x
我经历了几个不同的四元数乘法实现，但我很惊讶地发现引用实现是迄今为止我最快的实现。这是有问题的实现:inlinestaticquatmultiply(constquat&lhs,constquat&rhs){returnquat((lhs.w*rhs.x)+(lhs.x*rhs.w)+(lhs.y*rhs.z)-(lhs.z*rhs.y),(lhs.w*rhs.y)+(lhs.y*rhs.w)+(lhs.z*rhs.x)-(lhs.x*rhs.z),(lhs.w*rhs.z)+(lhs.z*rhs.w)+(lhs.x*rhs.y)-(lhs.y*rhs.x),(lhs.w*rhs.w)
我正在SSE类型之间实现转换，我发现为SSE4.1之前的目标实现int8->int64扩展转换很麻烦。最直接的实现是:inline__m128iconvert_i8_i64(__m128ia){#ifdef__SSE4_1__return_mm_cvtepi8_epi64(a);#elsea=_mm_unpacklo_epi8(a,a);a=_mm_unpacklo_epi16(a,a);a=_mm_unpacklo_epi32(a,a);return_mm_srai_epi64(a,56);//missinginstrinsic!#endif}但是由于_mm_srai_epi64在A
我刚读了这篇相当有趣的文章，CopyingAcceleratedVideoDecodeFrameBuffers.他们解释了如何使用流式加载尽可能快地从USWC内存中进行复制。我的问题是为什么这种技术不能同时加速来自非USWC内存的正常拷贝？流式加载会一次读取整个缓存行，而不是一次只加载16个字节的常规加载。我错过了什么？从填充缓冲区复制到将写入缓存的“缓存缓冲区”不会有太多开销，不是吗？ 最佳答案 来自http://software.intel.com/en-us/articles/increasing-memory-through
