我正在使用AVX2优化视差估计算法的“赢家通吃”部分。我的标量例程是准确的，但在QVGA分辨率和48个视差下，我的笔记本电脑上的运行时间慢得令人失望，大约为14毫秒。我创建了LR和RL视差图像，但为了简单起见，我将只包含RL搜索的代码。我的标量例程:intMAXCOST=32000;for(inti=maskRadius;i我尝试使用AVX2:intMAXCOST=32000;int*dispVals=(int*)_mm_malloc(sizeof(int32_t)*16,32);for(inti=maskRadius;i视差空间图像(DSI)的大小为HxWxD(320x240x48)
我正在寻找一种方法来优化我正在研究的算法。它是最重复的，因此计算密集型部分是比较两个任意大小的排序数组，包含唯一的无符号整数(uint32_t)值以获得它们的对称差的大小(元素的数量仅存在于其中一个vector中)。将部署该算法的目标机器使用支持AVX2的英特尔处理器，因此我正在寻找一种使用SIMD就地执行它的方法。有没有办法利用AVX2指令来获取两个已排序的无符号整数数组的对称差的大小？ 最佳答案 由于两个数组都已排序，因此使用SIMD(AVX2)实现此算法应该相当容易。您只需要同时遍历两个数组，然后当比较两个8整数vector时
我有一个名为A的数组，它包含32个unsignedchar值。我想使用此规则将这些值解压缩到4个__m256变量中，假设我们有一个从0到31的索引，关于A中的所有值，解压缩的4变量将具有这些值:B_0=A[0],A[4],A[8],A[12],A[16],A[20],A[24],A[28]B_1=A[1],A[5],A[9],A[13],A[17],A[21],A[25],A[29]B_2=A[2],A[6],A[10],A[14],A[18],A[22],A[26],A[30]B_3=A[3],A[7],A[11],A[15],A[19],A[23],A[27],A[31]为此，我有
我分析了我拥有的一个AVX2-heavy函数，瓶颈如下所示:std::uint64_tdata[8];//Somecomputationthatfillsdatastd::uint64_tX[4]={data[7],data[5],data[3],data[1]};__m256ivec=_mm256_loadu_si256(reinterpret_cast(X));//Computemorewithvec//Lateronusedata[6],data[4],data[2],anddata[0]inasimilarfashion实际上，数组也是适当对齐的(所以load而不是loadu)
基本上，我如何使用AVX2内在函数编写与此等效的内容？我们这里假设result_in_float是__m256类型，而result是shortint*或短整数[8]。for(i=0;i我知道可以使用__m256i_mm256_cvtps_epi32(__m256m1)内在函数将float转换为32位整数，但不知道如何将这些32位整数进一步转换为16位整数。而且我不仅想要那个，还想要将这些值(以16位整数的形式)存储到内存中，我想全部使用vector指令来完成。在互联网上搜索，我发现了一个名为_mm256_mask_storeu_epi16的内在函数，但我不确定这是否能解决问题，因为我找
我一直在尝试开始使用AVX2指令，但运气不佳(this函数列表很有帮助)。最后，我编译了我的第一个程序并做我想做的事。我要做的程序需要两个u_char并把它加倍。本质上，我使用它来解码存储在来自相机的u_char数组中的数据，但我认为与此问题无关。获取double的过程两者中的u_char是:doubleresult=sqrt(double((msb哪里msb和lsb是两个u_char具有最高有效位(msb)和较低有效位(lsb)的变量double计算。数据存储在表示行主矩阵的数组中，其中msb和lsb值编码列i分别在第二行和第三行。我在有和没有AVX2的情况下对此进行了编码:void
我写了一个程序来显示mandelbrot集。为了加快速度，我通过使用了AVX(实际上是AVX2)指令。header。问题是:AVX计算(double)的结果有伪影，它与使用“正常”double计算的结果不同。详细来说，有一个函数getIterationCount它计算直到mandelbrot序列超过4的迭代次数，或者如果序列在前N个步骤中不超过4，则假定该点包含在集合中。代码如下所示:#include"stdafx.h"#include#include#includeclassMandelbrotSet{public:intgetIterationCount(conststd::com
有没有办法使用AVX/SSE获取浮点vector、向下舍入并生成整数vector？所有的floor内部方法似乎都产生了一个浮点的最终vector，这很奇怪，因为四舍五入产生了一个整数! 最佳答案 SSE可以从FP转换为整数，您可以选择截断(向零)或当前舍入模式(通常是IEEE默认模式，最接近平局舍入为偶数。像nearbyint()，与round()不同，其中tiebreak是远离0。如果您需要x86上的舍入模式，youhavetoemulateit,perhapswithtruncateasabuildingblock。)相关说明为
我想使用AVX将4个打包的64位整数转换为4个打包的64位float。我试过类似的东西:int_64t*ls=(int64_t*)_mm_malloc(256,32);ls[0]=a;//...ls[3]=d;__mm256ipacked=_mm256_load_si256((__m256iconst*)ls);将在调试器中显示:(gdb)printpacked$4={1234,5678,9012,3456}到目前为止还好，但我能找到的唯一转换/转换操作是_mm256i_castsi256_pd，它无法满足我的要求:__m256dpd=_mm256_castsi256_pd(packe
我知道在没有先将所有ymm寄存器的上半部分清零的情况下从AVX指令切换到SSE指令的现有惩罚，但在我的机器(i7-3939K3.2GHz)上的特殊情况下，似乎即使我确实在AVX代码部分前后明确使用_mm256_zeroupper，也会对相反方向(SSE到AVX)造成很大的惩罚。我已经编写了在32位float和32位定点整数之间转换的函数，在2个32768个元素宽的缓冲区上。我将一个SSE2内部版本直接移植到AVX以在SSE的4个元素上同时处理8个元素，期望看到显着的性能提升，但不幸的是，相反的情况发生了。所以，我有两个功能:voidConvertPcm32FloatToPcm32Fix
