2023年的深度学习入门指南(9)-SIMD和通用GPU编程深度学习从一开始就跟GPU有不解之缘，因为算力是深度学习不可或缺的一部分。时至今日，虽然多任务编程早已经深入人心，但是很多同学还没有接触过CPU上的SIMD指令，更不用说GPGPU的编程。这一篇我们先给SIMD和GPU编程扫个盲，让大家以后用到的时候有个感性认识。CPU世界从多线程说起曾经的编程语言是不支持多线程的，需要操作系统和库来提供多线程能力，比如pthread库。时至今日，默认不支持多线程的平台还是有的，比如wasm。1995年问世的Java语言从1.0开始就支持多线程，虽然一直到5.0版本才对多线程有重大改进。C++语言从C
我想用JavaScript编写需要大量数值计算的应用程序。但是，我对客户端JavaScript中类似线性代数的高效计算的状态感到非常困惑。似乎有很多方法，但没有明确表明它们已经准备就绪。他们中的大多数似乎对允许计算的向量和矩阵的大小有限制。WebGL显然允许在GPU上进行矢量和矩阵计算，但我不清楚限制。Attemptedwrappers这个库周围似乎限制了矩阵和向量的大小。这是实际限制(浏览器不支持其他任何东西)还是开发限制(需要有人编写代码)？WebCLWebCL是提议的OpenCL浏览器级实现，但是appearstobestuckindevelopment.WebGPUApple最
我正在运行一些使用System.Numerics.Vector的C#代码但据我所知，我没有获得SIMD内在函数的全部好处。我使用的是带有Update1的VisualStudioCommunity2015，我的clrjit.dll是v4.6.1063.1。我在IntelCorei5-3337UProcessor上运行，它实现了AVX指令集扩展。因此，我认为，我应该能够在256位寄存器上执行大多数SIMD指令。例如，反汇编应包含类似vmovups的指令,vmovupd,vaddups等...，以及Vector.Count应该返回8，Vector.Count应该是4，等等...但这不是我所看
我的3D图形软件是使用SlimDX用C#编写的，它在CPU上执行大量矢量运算。(在这种特定情况下，无法将工作卸载到GPU)。我怎样才能使我的向量数学运算更快？到目前为止，我已经找到了这些方法:在Mono而不是Microsoft.NET上运行，因为它们支持SIMD。不是这个项目的选择。SlimGen，一个在运行时注入(inject)高性能数学代码的项目。遗憾的是，该项目尚未处于可用状态。使用使用SSE指令的编译器用C++编写DLL。与来自C#的DLL互操作。是否有任何其他选项可以在.NET中更快地完成矢量数学？ 最佳答案 使用Micr
我想尝试使用SIMD(单指令多数据)。从我从GoogleGroup帖子中收集到的信息来看，人们一直在努力将其添加到GoogleChrome，但是当我尝试在Chrome46中调用SIMD.Float32x4时，我发现SIMD未定义。我的谷歌搜索表明可能有一些支持SIMD的Chrome实验版本。包含它的最新版本是什么？需要设置哪些命令行标志才能使用它？我需要使用严格模式吗？SIMD何时会被纳入稳定的Chrome版本？另外，如果我运行32位版本的Chrome或64位版本的Chrome，运行SIMD指令会有什么不同吗？ 最佳答案 更新(24
如何使用Java中的英特尔AVXvector指令集？这是一个简单的问题，但似乎很难找到答案。 最佳答案 据我所知，大多数当前的JavaJVMJITter不支持自动矢量化或者只支持非常简单的循环，所以你运气不好。在Mono的.NET实现中，有用于手动vector代码发射的Mono.Simd，后来MS引入了System.Numeric.Vectors。不幸的是，Java中没有类似的东西。我不知道Java的vector类是否使用SIMD进行了矢量化，但我认为不是。如果您想使用AVX等特定于CPU的功能，那么您唯一的选择就是JNI。用C或C
在Java8中，可以像本文一样执行几种SIMD指令http://prestodb.rocks/code/simd/说。我想知道SIMD比较指令是否可以在Java8中执行。我想检查两个字符(UTF-16、16位数字)的相等性，如果它们相同则获取0xffff的值，如果不相同则获取0x0。我有一个很大的char数组，我想通过循环数组在每个char元素和特定char(例如0x0022)之间执行上述相等性检查。在Java8中是否可以执行SIMD比较指令？或者有什么位操作或算法可以高效快速地执行字符比较吗？谢谢。 最佳答案 根据this，数组相
我将不得不编写一个非常基本的校验和函数，例如:charsum(constchar*data,constintlen){charsum(0);for(constchar*end=data+len;data这是微不足道的。现在，我应该如何优化它？首先，我可能应该使用一些std::for_each和lambda或类似的东西:charsum2(constchar*data,constintlen){charsum(0);std::for_each(data,data+len,[&sum](charb){sum+=b;});returnsum;}接下来，我可以使用多个线程/核心来汇总block，
我正在使用SSE2/AVX内在函数在C++中编写HLSLfloat4兼容类型，目前我正在HLSL中实现所有可用于float4的set-swizzle操作。我正在尝试找出一个最佳的SSE2实现来处理涉及(swizzle)设置2或3个组件的set-swizzle操作(因为4-componentset-swizzles使用一个SSEshuffleop来实现是微不足道的)。例如，如果没有至少4/5SSEshuffle操作，我想不出更好的方法来实现set_wxy，例如:inline/__forceinlinevoidfloat4::set_wxy(constfloat4&x){float4tmp
我正在学习simd指令和内存缓存。我写了一个简单的测试来比较标量和SIMDizedsqrt计算:#include#includeusingnamespacestd;#include#include"xmmintrin.h"#includeconstintN=16;constintNIter=10000;floata[N][N]__attribute__((aligned(16)));floatb[N][N]__attribute__((aligned(16)));floatb_simd[N][N]__attribute__((aligned(16)));intmain(){//fill
