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
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
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
什么时候应该使用流媒体版本以及什么时候使用SSE2与_mm_load_si128？什么是性能权衡？ 最佳答案 流加载内在(mm_stream_load_si128)执行加载“使用非时间内存提示”(根据IntelIntrinsicsGuide)。这意味着加载的值不会导致从缓存中逐出任何内容。如果您将大量数据组合在一起，您将立即对其进行操作并且“很长”一段时间内不再查看，这将非常有用。最常见的情况是在流操作期间发生这种情况。当我知道我正在对一个大数据集执行一个简单的操作时，我就使用过它，我知道数据无论如何都会很快从缓存中被逐出。memc
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。)
