gcc、visualstudioc++、intelc++编译器、clang等编译器是否像下面这样对代码进行矢量化？std::vectorimg(height*width*3);unsignedcharchannelMultiplier[3];//...initializeimgandchannelMultiplier...for(inty=0;y32位图像处理如何？ 最佳答案 我认为您的三重循环不会自动向量化。IMO的问题是:通过对象类型std::vector访问内存。据我所知，我认为任何编译器都不会自动矢量化std::vector
下面的代码不会编译。在第二行的第二行有一个错误（nth_element...）。它似乎与比较器有关。编译器主张“术语不评估为2个参数的函数”。如何解决编译错误？structResult{Result(unsignedintid,doubleresult);boolcmp(constResult&a,constResult&b)const;unsignedintid;doubleresult;};Result::Result(unsignedintid,doubleresult){this->id=id;this->result=result;}boolResult::cmp(constResu
我需要改进一个循环，因为它被我的应用程序调用了数千次。我想我需要用Neon来做，但我不知道从哪里开始。假设/先决条件:w始终为320(16/32的倍数)。pa和pb是16字节对齐的ma和mb为正数。intwhileInstruction(constunsignedchar*pa,constunsignedchar*pb,intma,intmb,intw){intsum=0;do{sum+=((*pa++)-ma)*((*pb++)-mb);}while(--w);returnsum;}这种对其进行矢量化的尝试效果不佳，而且不安全(缺少破坏者)，但展示了我正在尝试做的事情:intwhil
有没有办法实现universal和existential使用C++模板魔术进行量化(可能使用SFINAE等)？像这样:templateclassPredicate>structUniversalQuantification{staticconstboolvalue=/*foranyArgumentPredicate::value==true?true:false*/;};templateclassPredicate>structExistentialQuantification{staticconstboolvalue=/*forsomeArgumentPredicate::value
一、Support账号准备1. 账号说明 华为的软件服务在华为support网站发布，注册该账号后，可以申请软件、下载离线文档，查看技术案例等功能2. 账号注册步骤 1：点击如下官方链接华为运营商技术支持-华为步骤 2：然后进入此页面，可以通过邮箱或者手机号进行注册，填好以下信息提交步骤 3：提交后系统会发送激活链接到您的注册邮箱；步骤 4：登录您的注册邮箱，点击激活链接；系统会激活帐号；3.账号升级步骤 1：点击页面右上角“账号升级”步骤 2：进入页面后如实填写信息后提交 说明：账号类型填写“合作方”，华为工程师邮件填写相应产品的华为业务主管邮箱。步骤 3：审批成功后注销登账号重新登录网
我在C++中使用eigen3线性代数库有一段时间了，而且我一直试图利用向量化的性能优势。今天，我决定测试矢量化到底能在多大程度上加快我的程序速度。因此，我编写了以下测试程序:---特征测试.cpp---#includeusingnamespaceEigen;#includeintmain(){Matrix4daccumulator=Matrix4d::Zero();Matrix4drandMat=Matrix4d::Random();Matrix4dconstMat=Matrix4d::Constant(2);for(inti=0;i然后我在用不同的编译器选项编译后运行这个程序:(结果
我目前正在尝试对一个程序进行矢量化，但我观察到了一个奇怪的行为使用时似乎for循环被向量化了#pragmasimd(262):(col.3)remark:SIMDLOOPWASVECTORIZED.但是我用的时候没有#pragmavectoralways#pragmaivdep(262):(col.3)remark:loopwasnotvectorized:existenceofvectordependence.我一直以为两个句子做的向量化是一样的 最佳答案 pragmasimd强制循环矢量化，而不考虑成本或安全性。pragmave
我有一个需要优化的着色器(有很多vector操作)，我正在试验SSE指令以便更好地理解这个问题。我有一些非常简单的示例代码。通过USE_SSE定义，它使用显式SSE内在函数；没有它，我希望GCC会为我完成这项工作。自动矢量化感觉有点挑剔，但我希望它能帮我省点事。编译器和平台是:gcc4.7.1(tdm64)，目标x86_64-w64-mingw32和IvyBridge上的Windows7。测试代码如下:/*IncludealltheSIMDintrinsics.*/#ifdefUSE_SSE#include#endif#include#ifdefined(__GNUG__)||defi
是否可以矢量化此循环(使用g++)？charx;intk;for(ints=0;s>=2;}A和B是指向非重叠float组的指针；B的索引为0到3。我需要最大限度地提高可移植性，因为这是一个R包，所以最好的方式是重写g++能够单独对其进行矢量化，因为我不知道如何在这种情况下使SSE代码可移植(RcppEigen包使库Eigen可用，所以这是可能的)。非常感谢您的想法。P.S.嵌套的代码看起来像intk=0;for(size_tj=0;j>=2;}} 最佳答案 有一个使用AVX2的解决方案:__m256_B=_mm256_setr_p
我正在尝试矢量化一些简单的计算以加快SIMD架构的速度。但是，我也想将它们作为内联函数，因为函数调用和非矢量化代码也需要计算时间。但是，我不能总是同时实现它们。事实上，我的大多数内联函数都无法自动矢量化。这是一个简单的测试代码:inlinevoidadd1(double*v,intLength){for(inti=0;i在MacOSX10.12.3上，编译它:clang++-O3-Rpass=loop-vectorize-Rpass-analysis=loop-vectorize-std=c++11-ffast-mathtest.cpptest.cpp:2:5:remark:vecto
