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
(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
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)
