我找不到任何定义调用者和被调用者如何处理YMM寄存器的文档。为了突出我的问题，这里是我想知道的:在返回给调用者之前，被调用者必须恢复哪些YMM寄存器？由于Linux和Windows中的XMM寄存器存在差异，我假设YMM寄存器也不遵循相同的规则。每个操作系统的规则是什么？编辑:感谢下面的答案，我能够在提到的Win64文档中找到答案。我很确定Linux遵循类似的规则:"...TheYMMregistersdonothavecallee-savestatus,exceptforthelowerhalfofYMM6-YMM15in64-bitWindows,whereXMM6-XMM15hav
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
我正在查看C++技术报告1中包含的Boost库，并试图了解它们的作用。我刚刚为boost::mem_fn运行了一个示例，现在我想知道使用它而不是更好的boost::bind有什么意义.据我了解，它们都返回一个指向成员函数的函数对象。我发现mem_fn非常有限，以至于我找不到使用它比bind更好的场景。我错过了什么吗？有没有bind不能代替mem_fn的情况？ 最佳答案 mem_fn比bind小很多，所以如果你只需要mem_fn的功能，那么引入的代码要少得多。 关于c++-如果我们有boo
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
这是我的目录结构:├───demo│├───entry││├───index.js││├───tap.js││└───util.js│├───node_modules│├───index.html│├───package.json│└───webpack.config.js├───src│├───tap.js│└───util.js├───index.js└───package.json在demo/entry/index.js我有importtapfrom'../../src/tap';编译时，babel报错ERRORin../src/tap.jsModulebuildfailed:E
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
std::mem_fun和std::mem_fn有什么区别？为什么命名如此困惑？Boost的documentation说std::mem_fn在大多数情况下可以替换std::mem_fun。那么在什么情况下你还会使用std::mem_fun？ 最佳答案 std::mem_fun已弃用。std::mem_fn可以做它所做的一切，而且做起来更方便。两者的关系与std::bind1st的关系相同。/std::bind2nd和C++11std::bind.两个std::mem_fn和std::bind在std::bind1st之后开发和掌握
