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c++ - 为什么在这种特殊情况下数据类型会影响性能?

我编写了以下代码来对缓存未命中对性能的影响进行基准测试:#include#include#include#include//Avoidingusingpowerof2becauseofpossibleperformancedegradationduetocacheassociativity?staticconstsize_tROW_SIZE=600;staticconstsize_tCOL_SIZE=600;staticconstsize_tTEST_COUNT=50;#defineSAME_TYPES1#defineINIT_TO_ONE0#ifSAME_TYPES#defineAR

c++ - SSE vector 的对齐和未对齐加载和存储 - 如何减少代码重复?

我常常被迫编写两个使用SSE指令的函数实现,因为输入和输出缓冲区可能对齐或不对齐地址:voidsome_function_aligned(constfloat*src,size_tsize,float*dst){for(size_ti=0;i和voidsome_function_unaligned(constfloat*src,size_tsize,float*dst){for(size_ti=0;i还有一个问题:如何减少代码重复,因为这些功能几乎相等? 最佳答案 这里有一个广泛使用的解决方案(http://simd.sourcef

c++ - 应该为每个操作传递或创建 SSE 数据类型吗?

我目前正在尝试制作我自己的C++vector数学库,并且我有兴趣使用SSE对其进行优化。对于我的vec2和vec3数据类型,我不能直接存储__m128类型,因为它们必须是预期的大小,但是vec4呢?假设我的vec4类型看起来像这样(为简化讨论忽略16字节对齐要求):unionvec4{struct{floatx,y,z,w;};__m128sse;}vec4operator+(constvec4&left,constvec4&right){vec4result;result.sse=_mm_add_ps(left.sse,right.sse);returnresult;}这是建议的方法

c++ - 使用 RGB 源和 RGBA 叠加实现近乎实时的 CPU 功能,如 glAlphaFunc(GL_GREATER)

延迟是这里最大的问题。我发现尝试通过OpenGL将带有RGBA覆盖的3个1920x1080视频源渲染到单个窗口有限制。我能够渲染两个带叠加层的窗口或3个不带叠加层的窗口,但当引入第三个窗口时,渲染停顿很明显。我认为这个问题是由于过度使用glAlphaFunc()来覆盖RGB视频纹理和基于RGBA的纹理。为了减少过度使用,我的想法是将一些覆盖功能移到CPU中(因为我有很多CPU-双六核至强)。执行此操作的理想位置是将源RGB图像复制到映射的PBO并将RGB值替换为A>0的RGBA叠加层中的值。我尝试过使用英特尔IPP方法,但没有一种方法不涉及多次调用并会导致过多的延迟。我试过直接使用C代

c++ - 此函数如何通过 NOT 和 AND 运算计算 float 的绝对值?

我试图了解以下代码片段的工作原理。该程序使用SIMDvector指令(IntelSSE)计算4个float的绝对值(因此,基本上是一个向量化的“fabs()”函数)。这是片段:#include#include"xmmintrin.h"templatestructalignas(16)sse_t{Tdata[16/sizeof(T)];};intmain(){sse_tx;x.data[0]=-4.;x.data[1]=-20.;x.data[2]=15.;x.data[3]=-143.;__m128a=_mm_set_ps1(-0.0);//???__m128xv=_mm_load_p

c++ - 是否有使用 SSE 查找两个变量模数的好方法? (没有 SVML)

我正在尝试学习使用SSE,我制作的其中一个程序需要使用模除法,所以我写了这个来做到这一点(抱歉,它被过度评论了):__m128iSSEModDiv(__m128iinput,__m128idivisors){//ErrorChecking(divbyzero)/*__m128izeros=_mm_set1_epi32(0);__m128ierror=_mm_set1_epi32(-1);__m128izerocheck=_mm_cmpeq_epi32(zeros,divisors);if(_mm_extract_epi16(zerocheck,0)!=0)returnerror;if(

c++ - Visual Studio 2017 : _mm_load_ps often compiled to movups

我正在查看为我的代码生成的程序集(使用VisualStudio2017)并注意到_mm_load_ps经常(总是?)编译为movups。我使用_mm_load_ps的数据定义如下:structalignas(16)Vector{floatv[4];}//oftenembeddedinotherstructslikethisstructAABB{Vectormin;Vectormax;boolintersection(/*parameters*/)const;}现在,当我使用这个构造时,会发生以下情况://thiscode__mm128bb_min=_mm_load_ps(min.v);

c++ - 使用快速英特尔随机生成器 (SSE2) 失败并出现堆栈...已损坏

我需要非常快(最快)的随机生成器。我从英特尔找到了这个:FastIntelRandomNumberGenerator看起来不错。所以我在MSVisualStudio2013中创建了项目://FastRandom.h:#pragmaonce#include"emmintrin.h"#include//definethisifyouwishtoreturnvaluessimilartothestandardrand();#defineCOMPATABILITYnamespaceBrans{__declspec(align(16))static__m128icur_seed;//uncome

c++ - 为什么不应该直接访问 __m128i 字段?

我正在阅读thisonMSDN,它说Youshouldnotaccessthe__m128ifieldsdirectly.Youcan,however,seethesetypesinthedebugger.Avariableoftype__m128imapstotheXMM[0-7]registers.但是,它并没有解释为什么。为什么?例如,是下面的“坏”:voidfunc(unsignedshortx,unsignedshorty){__m128ia;a.m128i_i64[0]=x;__m128ib;b.m128i_i64[0]=y;//Nowdosomethingwithaand

c++ - 可以使用 movss 指令替换整数数据吗?

由于我只能使用SSE和SSE2指令的限制,我需要用另一个vector中的0元素替换4元素__m128ivector的最低有效(0)元素。对于浮点vector,任务很简单——可以使用_mm_move_ss()内在函数将元素替换为另一个vector中的0元素。它生成一条movss指令,因此效率很高。使用两个转换内在函数,还可以说服编译器使用单个SSEmovss指令来移动整数数据。源代码最终看起来像这样:__m128iNewVector=_mm_castps_si128(_mm_move_ss(_mm_castsi128_ps(Take3FromThisVector),_mm_castsi1