我正在尝试编写一个C++程序，它启动一个我在x64汇编器中编写的函数。我想稍微加快速度(并使用CPU功能)，所以我选择使用矢量运算。问题是，我必须将正弦乘以一个整数，所以我必须先计算正弦。是否可以在SSE/AVX中执行此操作？我知道指令fsin，但它不仅在FPU中，而且一次只计算1个正弦。所以我必须将它压入FPU，调用fsin，将它从FPU弹出到内存，然后将它放入AVX寄存器。在我看来，这不值得麻烦。 最佳答案 是的，有一个使用SSE/AVX的矢量版本!但问题是必须使用IntelC++编译器。这叫做Intel小型矢量数学库(内在函数
我正在运行一些使用System.Numerics.Vector的C#代码但据我所知，我没有获得SIMD内在函数的全部好处。我使用的是带有Update1的VisualStudioCommunity2015，我的clrjit.dll是v4.6.1063.1。我在IntelCorei5-3337UProcessor上运行，它实现了AVX指令集扩展。因此，我认为，我应该能够在256位寄存器上执行大多数SIMD指令。例如，反汇编应包含类似vmovups的指令,vmovupd,vaddups等...，以及Vector.Count应该返回8，Vector.Count应该是4，等等...但这不是我所看
如何使用Java中的英特尔AVXvector指令集？这是一个简单的问题，但似乎很难找到答案。 最佳答案 据我所知，大多数当前的JavaJVMJITter不支持自动矢量化或者只支持非常简单的循环，所以你运气不好。在Mono的.NET实现中，有用于手动vector代码发射的Mono.Simd，后来MS引入了System.Numeric.Vectors。不幸的是，Java中没有类似的东西。我不知道Java的vector类是否使用SIMD进行了矢量化，但我认为不是。如果您想使用AVX等特定于CPU的功能，那么您唯一的选择就是JNI。用C或C
我有一个奇怪的现象，无法真正解释。我正在尝试编写一些数字代码，从而对一些实现进行基准测试。我只是想用SSE和AVX以及gcc自动矢量化来对一些vector加法进行基准测试。为了测试这一点，我使用并修改了下面的代码。代码:#include#include#include"../../time/timer.hpp"voidser(double*a,double*b,double*res,intsize){for(inti(0);i对于计时和计算的GFLOP/S，我得到:./test3AVX1892ms0.338266GFLOP/sSSE408ms1.56863GFLOP/sSER396ms
我最近下载并安装了适用于Linux的英特尔C++编译器ComposerXE2013，可免费用于非商业开发。http://software.intel.com/en-us/non-commercial-software-development我在Ivy桥系统(具有AVX)上运行。我有两个版本的函数做同样的事情。一个不使用SSE/AVX。另一个版本使用AVX。在GCC中，AVX代码比标量代码快大约四倍。但是，使用IntelC++编译器时性能要差得多。使用GCC我这样编译gccm6.cpp-om6_gcc-O3-mavx-fopenmp-Wall-pedantic使用Intel我这样编译ic
我正在修改RNNLM一个神经网络来研究语言模型。但是考虑到我的语料库的大小，它运行得非常慢。我试图优化矩阵*vector例程(这是一个占小数据集总时间63%的例程(我预计它在大数据集上会更糟))。现在我坚持使用内在函数。for(b=0;b此示例崩溃于:_mm256_store_ps(&(dest.ac[b*8+from+0]),t4);但是如果我改成_mm256_storeu_ps(&(dest.ac[b*8+from+0]),t4);(我想你是未对齐的)一切都按预期进行。我的问题是:为什么load可以工作(而如果数据未对齐，它不应该工作)而store却不能。(此外，两者都在同一个地址
有谁知道如何向量化以下代码？uint32_tr[8];uint16_t*ptr;for(intj=0;j这基本上是一个屏蔽的收集操作。自动矢量化器无法处理这个问题。如果ptr是一个uint32_t*它应该可以直接用_mm256_mask_i32gather_epi32实现.但即便如此，你如何生成正确的索引vector？并且无论如何只使用打包加载并洗牌结果(需要类似的索引vector)会不会更快？ 最佳答案 更新答案:主要代码段已重写为函数和解决方案添加了适用于AMD处理器的内容。正如PeterCordes在评论中提到的，AVX-51
我最近发现AVX2没有__m256i的popcount，我发现做类似事情的唯一方法是遵循WojciechMula算法:__m256icount(__m256iv){__m256ilookup=_mm256_setr_epi8(0,1,1,2,1,2,2,3,1,2,2,3,2,3,3,4,0,1,1,2,1,2,2,3,1,2,2,3,2,3,3,4);__m256ilow_mask=_mm256_set1_epi8(0x0f);__m256ilo=_mm256_and_si256(v,low_mask);__m256ihi=_mm256_and_si256(_mm256_srli_e
我尝试对使用64位加宽乘法的CBRNG进行向量化。static__inline__uint64_tmulhilo64(uint64_ta,uint64_tb,uint64_t*hip){__uint128_tproduct=((__uint128_t)a)*((__uint128_t)b);*hip=product>>64;return(uint64_t)product;}这样的乘法在AVX2中是否以vector形式存在？ 最佳答案 没有。没有64x64->128位算术作为vector指令。也没有vectormulhi类型的指令(乘
这个问题在这里已经有了答案:AVX2whatisthemostefficientwaytopackleftbasedonamask?(6个答案)关闭6年前。在问题OptimizingArrayCompaction，最佳答案是:SSE/AVXregisterswithlatestinstructionsetsallowabetterapproach.WecanusetheresultofPMOVMSKBdirectly,transformingittothecontrolregisterforsomethinglikePSHUFB.Haswell(AVX2)可以做到这一点吗？或者它是否需
