我的代码调用了很多intmyNumber=(int)(floatNumber);这总共占用了我CPU时间的大约10%(根据分析器)。虽然我可以就此打住，但我想知道是否有更快的选择，所以我尝试四处搜索，然后偶然发现了http://devmaster.net/forums/topic/7804-fast-int-float-conversion-routines/http://stereopsis.com/FPU.html我尝试实现那里给出的Real2Int()函数，但它给了我错误的结果，而且运行速度较慢。现在我想知道，是否有更快的实现将double/float值转换为整数，或者SSE2版
现代x86_64CPU上的AVX/SSE求幂需要多少个时钟周期？我是关于:pow(x,y)=exp(y*log(x))即exp()和log()AVXx86_64指令都需要特定的已知周期数吗？exp():_mm256_exp_ps()日志():_mm256_log_ps()或者循环数可能会根据指数级而变化，是否有最大循环数可以消耗指数？ 最佳答案 x86SIMD指令集(即不是x87)，至少到AVX2，不包括SIMDexp、log或powpow(x,0.5)除外，它是平方根。然而，有一些SIMD数学库是根据具有这些函数(以及其他函数)的
我需要水平添加一个__m128i，它是16xepi8值。XOP指令将使这变得微不足道，但我没有可用的指令。目前的方法是:hd=_mm_hadd_epi16(_mm_cvtepi8_epi16(sum),_mm_cvtepi8_epi16(_mm_shuffle_epi8(sum,swap)));hd=_mm_hadd_epi16(hd,hd);hd=_mm_hadd_epi16(hd,hd);到SSE4.1有没有更好的方法？ 最佳答案 您可以使用SSE2的_mm_sad_epu8(psadbw)来做到这一点，例如:inlineuin
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
最近我使用的大多数硬件都支持SSE2。在Windows和Linux上，我有一些代码来测试SSE支持。我在某处看到macOS很早就支持SSE了，但我不知道最低版本可以启用。最终的二进制文件将被复制到其他macOS平台，因此我不能像使用GCC那样使用-march=native。如果所有构建都默认启用它，我是否必须在构建代码时传递-msse或-msse2标志？这是我的编译器版本:AppleLLVMversion6.0(clang-600.0.56)(basedonLLVM3.5svn)Target:x86_64-apple-darwin14.1.0Threadmodel:posix这是una
最近在开发跟大模型相关的业务，需要用java去请求大模型的对话接口并支持流式的返回，变用到了sse接口。首先介绍一下什么是SSE，SSE（Server-sentEvents）是WebSocket的一种轻量代替方案，使用HTTP协议。严格地说，HTTP协议是没有办法做服务器推送的，但是当服务器向客户端声明接下来要发送流信息时，客户端就会保持连接打开，SSE使用的就是这种原理。一、SSE能做什么？理论上，SSE和WebSocket做的是同一件事情。当你需要用新数据局部更新网络应用时，SSE可以做到不需要用户执行任何操作，便可以完成。这种技术通常用于实现实时更新、通知和事件驱动的应用程序，例如实时聊
我想在C++中尽可能快地缩小图像。Thisarticle描述了如何有效地将32位rgb图像平均降低50%。它速度快，看起来不错。我尝试使用sse内在函数修改该方法。下面的代码在启用或不启用SSE的情况下都有效。然而，令人惊讶的是，加速可以忽略不计。任何人都可以找到改进SSE代码的方法吗？创建varsshuffle1和shuffle2的两条线似乎是候选者(使用一些巧妙的移位或类似方法)。/**Calculatestheaverageoftworgb32pixels.*/inlinestaticuint32_tavg(uint32_ta,uint32_tb){return(((a^b)&0
我是SSE说明的新手，我试图从这个网站学习它们:http://www.codeproject.com/Articles/4522/Introduction-to-SSE-Programming我在Ubuntu10.10和IntelCorei7960CPU上使用GCC编译器这是基于我尝试过的文章的代码:对于长度为ARRAY_SIZE的两个数组，它计算fResult[i]=sqrt(fSource1[i]*fSource1[i]+fSource2[i]*fSource2[i])+0.5这是代码#include#include#include#include#include//Contain
我在SSE上遇到了一个非常微妙的问题。情况是这样的，我想用SSE优化我的光线追踪器，这样我就可以基本了解如何使用SSE提高性能。我想从这个函数开始。Vector3fAdd(constVector3f&v0,Vector3f&v1);(实际上，我首先尝试优化CrossProduct，为简单起见，此处显示了添加，我知道这不是我的光线追踪器的瓶颈。)这是结构体定义的一部分:structVector3f{union{struct{floatx;floaty;floatz;floatreserved;};__m128data;};问题是这个声明会刷新SSE寄存器，编译器不够智能，无法保留这些ss
(我只对前三个组件感兴趣)例如:[123？]应该生成[00-1?]此外，只设置一个“位”很重要，这样:[122?]不应该产生[0-1-1?]而是[0-10?]或[00-1?](哪个无关紧要)后来的(坏的)解决方案是可能的，例如通过提取水平最大值并与原始的进行比较:__m128abcd;//input__m128ccac=_mm_shuffle_ps(abcd,abcd,0x8A);__m128abcd_ccac=_mm_max_ps(abcd,ccac);__m128babb=_mm_shuffle_ps(abcd,abcd,0x51);__m128abcd_ccac_babb=_mm
