矢量化的标准模板似乎是这样的:#defineN100doublearr[N];doublefunc(inti);for(inti=0;i连续访问所有索引的位置。但是，我遇到的情况不是arr的所有N元素都需要更新。我的模板如下:#defineN100doublearr[N];doublefunc(inti);intindexset[N];//thisindexsethastheindicesofarr[]thatgetupdatedintnumber_in_index_set;//E.g.,ifIonlyneedtoupdatearr[4]andarr[10],number_in_ind
我有一些我想快速运行的代码，所以我希望我能说服gcc(g++)对我的一些内部循环进行矢量化。我的编译器标志包括-O3-msse2-ffast-math-ftree-vectorize-ftree-vectorizer-verbose=5但是gcc未能矢量化最重要的循环，给我以下并非真的非常冗长的消息:Notvectorized:complicatedaccesspattern.和Notvectorized:unsupporteduseinstmt.我的问题是(1)这些到底是什么意思？(在它太复杂之前它必须有多复杂？不支持使用什么？)，以及(2)有什么方法可以让编译器给我更多关于我在做什
我想让编译器自动矢量化我的代码，但我似乎做不到。特别是我通过-ftree-vectorizer-verbose=6从中得到的消息打开的选项是125:未矢量化:不适合收集D.32476_34=*D.32475_33;。现在我的问题是这条消息的全部含义以及这些数字代表什么？下面，我创建了一个简单的测试示例，它会产生相同的消息，所以我认为这些问题是相关的。staticvoidnot_suitable_for_gather(unsignedchar*__restrict__pixels,int*__restrict__indices,intindices_num){for(inti=0;i此外
这是我第一次向Stackoverflow社区提问。抱歉，如果我的问题不适合论坛的风格/大小-会随着经验的增加而改进。我正在尝试使用英特尔编译器14.0.1对C++中的循环进行矢量化，以更好地利用宽512位寄存器在英特尔至强融核上进行速度优化。(受https://software.intel.com/en-us/articles/data-alignment-to-assist-vectorization启发)和谷歌上的大量引用资料表明，数据对齐在XeonPhi上比在现代Xeon处理器上重要得多，在现代Xeon处理器上它仍然很重要(其中一个在第18页的漂亮概述https://indico
考虑这个通用代码:#include#include#include//std::copyintmain(){constintn=1024;floata1[n],a2[n];std::srand(std::time(0));for(inti=0;i当我在Ubuntu上使用g++/gcc4.8.1和-O3-march=native-mtune=native标志编译时，我得到对应的行无法对拷贝进行矢量化，因为:note:notvectorized:notenoughdata-refsinbasicblock.如果我用for(inti=0;i我也收到了相同的编译器消息。我有点不解。直觉上我会想
我尝试对使用64位加宽乘法的CBRNG进行向量化。static__inline__uint64_tmulhilo64(uint64_ta,uint64_tb,uint64_t*hip){__uint128_tproduct=((__uint128_t)a)*((__uint128_t)b);*hip=product>>64;return(uint64_t)product;}这样的乘法在AVX2中是否以vector形式存在？ 最佳答案 没有。没有64x64->128位算术作为vector指令。也没有vectormulhi类型的指令(乘
我已经完成了相当多的线程级和进程级并行性，现在我正尝试使用英特尔C++编译器进入指令级并行性，这是一个相当大的挑战。在对循环进行一些自动矢量化和分析编译器日志时，我发现了一些我不太明白的“估计循环的最大行程数”。例子:doublea[100],x[100],y[100]...for(i=0;i此循环输出12次行程的最大行程计数的估计值。我在某处读到，矢量化过程每次旅行总共可以处理8个元素，只要每个循环过程的成本少于6个u操作，据我所知，这个示例循环的成本为1存储，2次读取和1次算术运算。所以理论上，我的行程数应该是100/8=12.5次，因此是13次。这是编译器做的汇总吗？或者是否有任
一、前端代码body代码js代码$(function(){if(typeof(EventSource)!="undefined"){varsource=newEventSource("/demo/getTime");source.onmessage=function(event){console.log(event.data);$("#result").html(event.data);};source.addEventListener('error',function(event){console.log("错误："+event);});source.addEventListener('op
我尝试启用常用函数的矢量化以提高性能。该算法应执行以下操作并被调用~4.000.000次!Input:double*cellvalueOutput:int8*Output(8bitinteger,c++char)算法:if(cellvalue>upper_threshold)*output=1;elseif(cellvalue我的第一个并行计算2个double的矢量化方法如下所示:__m128dlowerThresh=_mm_set1_pd(m_lowerThreshold);__m128dupperThresh=_mm_set1_pd(m_upperThreshold);__m128
我正在尝试矢量化(SSE/AVX)pow函数。在我发现的所有实现中，它只是使用log和exp进行矢量化:pow(x,y)=exp(y*log(x))它适用于正x，但不适用于负x，因为负数的对数是一个复数。是否有可能在保持处理负数x的能力的同时有效地矢量化pow？ 最佳答案 这是一个通用的答案，没有利用您实际如何矢量化pow()的任何细节。您可以检查基vector的任何元素是否为负，并在其上分支以在快路径和慢路径之间进行选择。返回实部和虚部的两个vector，因此快速路径可以为虚部返回_mm_setzero_ps()。不需要虚部的调用
