我需要执行以下操作:w[i]=scale*v[i]+pointscale和point是固定的，而v[]是一个4位整数vector。我需要为任意输入vectorv[]计算w[]并且我想使用AVX内在函数来加速这个过程。但是，v[i]是一个4位整数vector。问题是如何使用内在函数对4位整数执行运算？我可以使用8位整数并以这种方式执行操作，但有没有办法执行以下操作:[a,b]+[c,d]=[a+b,c+d][a,b]*[c,d]=[a*b,c*d](忽略溢出)使用AVX内在函数，其中[...,...]是8位整数，a、b、c、d是4位整数？如果是，是否可以举一个简短的例子来说明它是如何工作
除了SSE-copy,AVX-copyandstd::copyperformance.假设我们需要按以下方式对某些循环进行矢量化:1)通过AVX对第一个循环批处理(乘以8)进行矢量化。2)将循环的剩余部分分成两批。通过SSE向量化4的倍数的批处理。3)通过串行例程处理整个循环的剩余批处理。让我们考虑复制数组的例子:#includetemplatevoidsimd_copy(float*src,float*dest){autosrc_=src;autodest_=dest;//VectorizefirstpartofloopviaAVXfor(;src_!=src+unroll_boun
如何使用AVX和FMA指令禁用自动矢量化？我仍然希望编译器自动使用SSE和SSE2，而不是FMA和AVX。我的代码使用AVX检查其可用性，但GCC在自动矢量化时不这样做。因此，如果我使用-mfma进行编译并在Haswell之前的任何CPU上运行代码，我将得到SIGILL。如何解决这个问题？ 最佳答案 您要做的是为每个目标指令集编译不同的目标文件。然后创建一个cpu调度程序，它向CPUID询问可用的指令集，然后跳转到函数的适当版本。我已经在几个不同的问题和答案中对此进行了描述disable-avx2-functions-on-non-
我一直在研究C#和C++中SIMD算法的优势，发现在许多情况下，在AVX处理器上使用128位寄存器比在具有AVX2的处理器上使用256位寄存器提供更好的改进，但是我不明白为什么。我所说的改进是指在同一台机器上SIMD算法相对于非SIMD算法的加速。 最佳答案 在AVX处理器上，256位寄存器的上半部分和浮点单元在不执行AVX指令(VEX编码操作码)时由CPU关闭。当代码确实使用AVX指令时，CPU必须为FP单元加电——这大约需要70微秒，在此期间，AVX指令实际上使用128个微操作执行两次。当AVX指令在大约700微秒内未被使用时，
安装Mysql的相关rpm包时，提示有如下依赖找不到，一定要下载相关的openssl安装包进行安装，.so、.so.3、.so.10都是不一样的包，切莫通过--nodeps--force等参数跳过依赖直接安装，治标不治本，后面还是会出问题的，建议都安装上。这时候一定要安装openssl10系列，如 compat-openssl10-1.0.2o-3.el8.aarch64.rpm，不要以为装过类似openssl-1.1.1f-4.p15.ky10.aarch64.rpm的包就万事大吉了。网上有些人提到的将openssl*改名、软链接成.so.10都是不可取的，旁门左道而己，不要被误导。这里推荐
考虑两个用二进制写的数字(左边是MSB):X=x7x6x5x4x3x2x1x0和Y=y7y6y5y4y3y2y1y0这些数字可以有任意位数，但都是同一类型。现在考虑x7==y7、x6==y6、x5==y5，但是x4!=y4。如何计算:Z=x7x6x500000或者换句话说，如何有效地计算一个数字，使公共(public)部分保持在最后一个不同位的左侧？templateinlineTf(constTx,constTy){//Somethinghere}例如，对于:x=10100101y=10110010它应该返回z=10100000注意:这是为了super计算的目的，这个操作将被执行数千亿
我正在实现alkhwarizmi算法。没错，但我的g++编译器不喜欢移位运算符:>>和当我编译它时，我得到这个输出:>g++-Wall-std=c++0x-o"Al-khwarizmialgorithm.o""Al-khwarizmialgorithm.cpp"(indirectory:/home/akronix/workspace/Algorithms)>Al-khwarizmialgorithm.cpp:Infunction‘intalkhwarizmi(int,int)’:Al-khwarizmialgorithm.cpp:31:9:warning:statementhasnoe
参考：101214bit图像存储格式，利用Opencv显示10bitRaw数据,并根据鼠标的移动显示对应位置的灰度值。其他bit位数的Raw数据方法类似。代码实现：#include#include#include#include"types.h"usingnamespacestd;usingnamespacecv;#defineWIDTH1920#defineHEIGHT1080MatsrcImg,Raw16_Src,Raw8_Src,Raw16_Src_normal;Pointpre_pt(-1,-1);voidMouseHandle(intevent,intx,inty,intflags,
切割后的灰度图切割后的原图转成二值图代码如下点击查看代码#ThisisasamplePythonscript.importcv2importnumpyasnp#PressShift+F10toexecuteitorreplaceitwithyourcode.#PressDoubleShifttosearcheverywhereforclasses,files,toolwindows,actions,andsettings.defmasks_to_mask(masks):'''16位mask转8位二值mask'''#注意：Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。而原图像是uint
我正在做两列数以万计的内积。这些值只能是0、1或2。因此它们可以存储为字符。如果在带有avx标志的CPU上对计算进行矢量化，我预计它会快~32倍。但问题是乘法会自动将字符转换为整数，即4个字节。因此最多只能获得8倍的速度。能否达到32倍的速度？顺便说一句，我正在使用带有g++5.1的Linux(迄今为止的Fedora22)。 最佳答案 假设您有AVX2(不只是AVX，它只适用于float)，那么你可以使用vpmaddubsw指令，它的内在是:__m256i_mm256_maddubs_epi16(__m256ia,__m256ib)
