我正在尝试规范化4dvector。我的第一个方法是使用SSE内在函数——它为我的vector算法提供了2倍的速度提升。这是基本代码:(v.v4是输入)(使用GCC)(所有这些都是内联的)//findsquaresv4sfs=__builtin_ia32_mulps(v.v4,v.v4);//setttosquarev4sft=s;//addthe4squarestogethers=__builtin_ia32_shufps(s,s,0x1B);t=__builtin_ia32_addps(t,s);s=__builtin_ia32_shufps(s,s,0x4e);t=__builti
我有一些使用MSVCSSE内在函数编写的代码。__m128zero=_mm_setzero_ps();__m128center=_mm_load_ps(&sphere.origin.x);__m128boxmin=_mm_load_ps(&rhs.BottomLeftClosest.x);__m128boxmax=_mm_load_ps(&rhs.TopRightFurthest.x);__m128e=_mm_add_ps(_mm_max_ps(_mm_sub_ps(boxmin,center),zero),_mm_max_ps(_mm_sub_ps(center,boxmax),ze
哪些SSE/AVX指令将channel从a打乱为b和c？float4a={data[0],data[1],data[2],data[3]};float4b={data[1],data[2],data[3],data[0]};//lanesshiftedleftfloat4c={data[3],data[0],data[1],data[2]};//lanesshiftedrightfloat8a={data[0],data[1],data[2],data[3],data[4],data[5],data[6],data[7]};float8b={data[1],data[2],data[3
我最近读到这篇关于SSE算术运算中的NaN值的文章:Theresultofarithmeticoperationsactingontwonotanumber(NAN)argumentsisundefined.Therefore,floating-pointoperationsusingNANargumentswillnotmatchtheexpectedbehaviorofthecorrespondingassemblyinstructions.来源:http://msdn.microsoft.com/en-us/library/x5c07e2a(v=vs.100).aspx这是否意味
这是预期的吗？我希望我的SandyBridgeCPU报告它可以处理MMX、SSE和SSE2指令。这些位是否未设置是因为这些“旧”指令集已被一些较新的指令集“取代”？我用了thiscodehere将CPU检测放入我的代码中。#include"CPUID.h"intmain(intargc,char*argv[]){CPUIDcpuid;cpuid.load(0);printf("CPU:%.4s%.4s%.4s",(constchar*)&cpuid.EBX(),(constchar*)&cpuid.EDX(),(constchar*)&cpuid.ECX());charbrand[0x
我经历了几个不同的四元数乘法实现，但我很惊讶地发现引用实现是迄今为止我最快的实现。这是有问题的实现:inlinestaticquatmultiply(constquat&lhs,constquat&rhs){returnquat((lhs.w*rhs.x)+(lhs.x*rhs.w)+(lhs.y*rhs.z)-(lhs.z*rhs.y),(lhs.w*rhs.y)+(lhs.y*rhs.w)+(lhs.z*rhs.x)-(lhs.x*rhs.z),(lhs.w*rhs.z)+(lhs.z*rhs.w)+(lhs.x*rhs.y)-(lhs.y*rhs.x),(lhs.w*rhs.w)
我正在SSE类型之间实现转换，我发现为SSE4.1之前的目标实现int8->int64扩展转换很麻烦。最直接的实现是:inline__m128iconvert_i8_i64(__m128ia){#ifdef__SSE4_1__return_mm_cvtepi8_epi64(a);#elsea=_mm_unpacklo_epi8(a,a);a=_mm_unpacklo_epi16(a,a);a=_mm_unpacklo_epi32(a,a);return_mm_srai_epi64(a,56);//missinginstrinsic!#endif}但是由于_mm_srai_epi64在A
我使用SSE类型进行了一些显式矢量化计算，例如__m128(在xmmintrin.h等中定义)，但现在我需要提高vector的所有元素一些(相同的)力量，即理想情况下我想要类似__m128_mm_pow_ps(__m128,float)的东西，不幸的是它不存在。解决这个问题的最佳方法是什么？我可以存储vector，在每个元素上调用std::pow，然后重新加载它。这是我能做的最好的吗？当自动矢量化代码时，编译器如何实现对std::pow的调用，否则可以很好地矢量化？是否有任何库提供有用的东西？(请注意thisquestion不是重复项，因此肯定没有有用的答案。)
当我需要执行一个vector操作，其操作数只是广播到每个组件的float时，我应该预先计算__m256还是__m128，然后加载它当我需要它时，或者每次我需要vector时使用_mm_set1_ps将float广播到寄存器？我一直在预先计算非常重要且使用频繁的vector，并即时生成不太重要的vector。但是我真的通过预计算获得了任何速度吗？值得这么麻烦吗？_mm_set1_ps是用一条指令实现的吗？这可能会回答我的问题。 最佳答案 我认为通常最好从代码(例如循环)中分离出SSEvector，并在需要时使用它，假设您注意不要不小心
我刚刚尝试优化RGB到YUV420转换器。使用查找表可以提高速度，就像使用定点算法一样。然而，我期待使用SSE指令获得真正的yield。我的第一次尝试导致代码变慢，并且在链接所有操作之后，它的速度与原始代码大致相同。我的实现是否有问题，或者SSE说明是否不适合手头的任务？部分原始代码如下:#defineRRGB24YUVCI2_000.299#defineRRGB24YUVCI2_010.587#defineRRGB24YUVCI2_020.114#defineRRGB24YUVCI2_10-0.147#defineRRGB24YUVCI2_11-0.289#defineRRGB24Y
