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
我尝试编译icqdesktop在ubuntu18.0464位上，我尝试了:mkdirbuild&&cdbuild&&cmake..-G"UnixMakefiles"-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-DLINUX_ARCH=64&&make但是我有这个错误:[19%]Builttargetcore[19%]Builttargetcorelib[20%]LinkingCXXexecutable../../bin/Release64/icq.../usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld:../../external/linux/x64/libevent-2
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
计算一个十进制数的二进制表示有多少位1？1遍历法（递归或非递归）使用循环按位统计1的个数。2哈希查表法利用一个数组或哈希生成一张表，存储不同二进制编码对应的值为1的二进制位数，那么在使用时，只需要去进行查询，即可在O(1)的时间复杂度内得到结果。但是，此算法有个弊端，由于算法是采用空间换取时间的方法，当一个二进制数的位长超过一定限度时，对应的表也就会占据很大的空间，也就是说节约时间越多，花费的存储越多。另外此方法还会收到CPU缓存的限制，如果表太大，表在缓存的上下文切换也就越多，可能会导致性能没有想象中那么高。所以，为了解决此问题，一般情况下，采用适当的二进制位长度来建表，比如8位、16位，这
Abstract大规模标记数据集是计算机视觉中监督深度学习成功的关键因素。然而，标注的数据数量有限是非常常见的，特别是在眼科图像分析中，因为手动标注是费时费力的。自监督学习(SSL)方法为更好地利用未标记数据带来了巨大的机会，因为它们不需要大量的注释。为了尽可能多地使用未标记的眼科图像，有必要打破尺寸障碍，同时使用2D和3D图像。在本文中，我们提出了一个通用的自监督Transformer框架，名为Uni4Eye，用于发现眼科图像的固有属性并捕获嵌入的特定领域特征。Uni4Eye可以作为一个全局特征提取器，它建立在一个具有视觉转换(ViT)架构的蒙面图像建模任务的基础上。我们采用统一的Patch
我正在尝试实现packed_bits使用可变参数模板和std::bitset的类.特别是，我在编写get时遇到了问题返回对成员m_bits子集的引用的函数其中包含所有打包位。该功能应类似于std::get对于std::tuple.它应该作为一个引用叠加层，这样我就可以操作packed_bits的一个子集。.例如，usingmy_bits=packed_bits;my_bitsb;std::bitset&s0=get(b);std::bitset&s1=get(b);std::bitset&s2=get(b);更新下面是根据Yakk'srecommendationsbelow重写的代码.
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
我有两个__m256ivector，填充了32个8位整数。像这样:__int8*a0=new__int8[32]{2};__int8*a1=new__int8[32]{3};__m256iv0=_mm256_loadu_si256((__m256i*)a0);__m256iv1=_mm256_loadu_si256((__m256i*)a1);我如何使用类似_mm256_mul_epi8(v0,v1)(不存在)或任何其他方式来乘以这些vector？我想要2个结果vector，因为输出元素宽度是输入元素宽度的两倍。或者类似于_mm_mul_epu32的东西也可以，只使用偶数输入元素(0、
