我在SUSELinuxEnterprise10/11机器上。我开始对运行英特尔处理器的机器农场进行回归。我的一些测试失败了，因为我的工具是使用需要AVX/AVX2指令支持的库构建的。我收到一个Illegalexception错误。在Linux中，是否有任何命令可以用来确定CPU代码/系列名称是什么？我相信AVX和AVX2分别从IntelSandyBridge和Haswell系列开始提供。 最佳答案 运行这个命令:grepavx/proc/cpuinfo或者grepavx2/proc/cpuinfo这会给你:flags:fpuvmed
根据英特尔®64和IA-32架构优化引用手册，第B.4节(“英特尔®微架构代码名称SandyBridge的性能调整技术”)，第B.4.5小节。2(“助攻”):32-byteAVXstoreinstructionsthatspantwopagesrequireanassistthatcostsroughly150cycles.我正在使用YMM寄存器来复制小的固定大小的内存块，从32字节到128字节，并且这些block在堆管理器中按16字节对齐。该堆管理器之前使用过XMM寄存器和movdqa，我想将它“升级”到YMM，而不会将对齐方式从16字节更改为32字节。所以我使用vmovdquymm
SSE2有在单精度float和32位整数之间转换vector的指令。_mm_cvtps_epi32()_mm_cvtepi32_ps()但是没有double和64位整数的等价物。换句话说，它们不见了:_mm_cvtpd_epi64()_mm_cvtepi64_pd()AVX好像也没有。模拟这些内在函数的最有效方法是什么？ 最佳答案 在AVX512之前没有单一指令，它添加了与64位整数(有符号或无符号)的转换。(还支持与32位无符号的转换)。查看像_mm512_cvtpd_epi64这样的内在函数和更窄的AVX512VL版本，如_mm
我正在尝试在我的Chromebook上安装TensorFlow，我知道这不是最好的地方，但我只是想感受一下。我在Python开发环境或任何开发环境中没有做太多工作，所以请耐心等待。搞清楚pip后，我安装TensorFlow并尝试导入它，收到这个错误:Python3.5.2(default,Nov232017,16:37:01)[GCC5.4.020160609]onlinuxType"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtensorflowastf2018-12-1106:09:54.960
英特尔高级vector扩展(AVX)在256位版本(YMM寄存器)中不为double浮点变量提供点积。“为什么？”这个问题在另一个论坛(here)和StackOverflow(here)上得到了非常简短的处理。但我面临的问题是如何以有效的方式用其他AVX指令替换这条缺失的指令？256位版本中的点积适用于单精度浮点变量(referencehere):__m256_mm256_dp_ps(__m256m1,__m256m2,constintmask);我们的想法是为这个缺失的指令找到一个有效的等价物:__m256d_mm256_dp_pd(__m256dm1,__m256dm2,const
如果您有一个输入数组和一个输出数组，但您只想编写那些通过特定条件的元素，那么在AVX2中执行此操作的最有效方法是什么？我在SSE看到它是这样完成的:(来自:https://deplinenoise.files.wordpress.com/2015/03/gdc2015_afredriksson_simd.pdf)__m128iLeftPack_SSSE3(__m128mask,__m128val){//Move4signbitsofmaskto4-bitintegervalue.intmask=_mm_movemask_ps(mask);//Selectshufflecontrolda
我的C++代码使用SSE，现在我想改进它以支持AVX(当它可用时)。因此，我检测AVX何时可用并调用使用AVX命令的函数。我使用Win7SP1+VS2010SP1和带有AVX的CPU。要使用AVX，必须包含以下内容:#include"immintrin.h"然后您可以使用内在的AVX函数，例如_mm256_mul_ps、_mm256_add_ps等。问题是，默认情况下，VS2010生成的代码运行非常缓慢并显示警告:warningC4752:foundIntel(R)AdvancedVectorExtensions;considerusing/arch:AVX看起来VS2010实际上不使
作者：目录一、缘由二、在C#中使用2.1文档查看心得2.2搭建测试项目（BenchmarkVectorCore30）及处理准备工作2.3编写基于AVX的浮点数组求和函数（SumVectorAvx）2.4使用Span改进数据加载（SumVectorAvxSpan）2.5使用指针改进数据加载（SumVectorAvxPtr）2.6完整的BenchmarkVector类2.7测试结果三、在C++中使用3.1搭建测试项目（BenchmarkVectorCpp）3.2基本算法（SumBase）3.3Avx版算法（SumVectorAvx）3.4测试方法（Benchmark）3.5BenchmarkVec
作者：目录一、缘由二、在C#中使用2.1文档查看心得2.2搭建测试项目（BenchmarkVectorCore30）及处理准备工作2.3编写基于AVX的浮点数组求和函数（SumVectorAvx）2.4使用Span改进数据加载（SumVectorAvxSpan）2.5使用指针改进数据加载（SumVectorAvxPtr）2.6完整的BenchmarkVector类2.7测试结果三、在C++中使用3.1搭建测试项目（BenchmarkVectorCpp）3.2基本算法（SumBase）3.3Avx版算法（SumVectorAvx）3.4测试方法（Benchmark）3.5BenchmarkVec
弄了SSE指令集，必然会在不同的场合不同的人群中了解到还有更为高级的AVX指令集的存在，早些年也确实有偶尔写点AVX的函数，但是一直没有深入的去了解，今年十一期间也没到那里去玩，一个人在家里抽空就折腾下这个东西，也慢慢的开始了解了这个东西，下面是基于目前的认知对这个东西进行下一个简单的小结，有些东西也许是不正确或者不全面的，但应该无伤大雅。 第一、用AVX指令集必须做好合适的IDE配置。 如果你们有看过我之前的一些文章，应该可以看到我在部分博文中有多次提高过“使用AVX对该算法似乎没有什么速度和效率方面的提升”，那么现在我这里要稍微纠正一下：即如果一个算法可以用AVX有效的写出来，那么
