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
我想在实用函数的帮助下将捕获式lambda函数传递给C风格的回调:#include#include#includestructAWS_IoT_Client{};structIoT_Publish_Message_Params{intpayload[1024];};typedefenum{SHADOW_ACK_TIMEOUT,SHADOW_ACK_REJECTED,SHADOW_ACK_ACCEPTED}Shadow_Ack_Status_t;typedefenum{SHADOW_GET,SHADOW_UPDATE,SHADOW_DELETE}ShadowActions_t;typede
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、
以下代码片段有什么问题？#include#include#includeusingnamespacestd::tr1::placeholders;structabc{typedefvoidresult_type;voidhello(int){std::cout尝试用g++-4.3编译它，似乎cv-qualifier重载函数混淆了tr1::mem_fn和tr1::bind并出现以下错误:nomatchingfunctionforcallto‘bind(,...下面的代码片段编译但似乎破坏了const-correctness:structabc{typedefvoidresult_type
AVX2内在_mm256_permutevar8x32_ps可以跨channel执行洗牌，这对于长度为8的数组排序非常有用。现在我只有AVX(IvyBridge)并且想在最少的周期内做同样的事情。请注意，数据和索引都是输入的，并且在编译时是未知的。例如，数组是[1,2,3,4,5,6,7,8]，索引是[3,0,1,7,6,5,2,4]，输出应该是[4,1,2,8,7,6,3,5]。大多数方便的内部函数的控制掩码必须是常量(没有“var”后缀)，因此不适合这种情况。提前致谢。 最佳答案 要在AVX中跨channel置换，您可以在cha
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
