인텔 내장 함수를 사용하여 여러 개의 단 정밀도 연산을 병렬로 수행하는 알고리즘을 작성했습니다. 내 알고리즘의 각 반복의 결과는 단일 256 비트 벡터 (__m256)의 0이 아닌 항목의 수입니다. 예를 들어 : 반복의 결과가 4 벡터의 수가 제로가 아닌 항목을 계산하는 가장 빠른 방법은 무엇입니까이다 00000000 FFFFFFFF 00000000 000
나는 종종 integral image를 계산할 필요가있다. 이것은 간단한 알고리즘입니다 : uint32_t void integral_sum(const uint8_t * src, size_t src_stride, size_t width, size_t height, uint32_t * sum, size_t sum_stride)
{
memset(sum
나는 tensorflow-gpu를 이미 설치했으며 정상적으로 작동합니다. 아래의 시스템 구성에서 AVX 및 SSE4.2-1.0 명령 세트를 이용하기 위해 소스에서 tensorflow-gpu를 설치하려고합니다. CPU : 듀얼 제온 E5 2,670 샌디 브릿지 EP/EX, 개정판 C2 지시 MMX, SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE4.1, S
gcc7 또는 clang이있는 Intel의 AVX 확장에서 256 비트 벡터 데이터 유형 (__m256d)을 컴파일 할 때 오류가 발생합니다. 128 비트 벡터를 컴파일하고 사용할 수 있습니다 (-mavx 플래그 없음). 그러나 avx 벡터를 시도하자마자 일부 어셈블러 명령 정의를 찾을 수 없거나 (GCC7) 링커 오류 (clang)가 있습니다. 포트를 사
훨씬 빠릅니다. 내가 사용하는 테스트 코드는 다음과 같습니다. -O2으로 컴파일하면 1.7 초가 걸립니다. -O2 -mavx으로 컴파일하면 1.0 초 밖에 걸리지 않습니다. 짜증나게 인코딩되지 않은 스칼라 작업은 70 % 더 느립니다! 왜 그런가요? 다음은 -O2 및 -O2 -mavx의 어셈블리입니다. https://godbolt.org/g/w4p60f 시
"Enhanced Instruction Set 사용"이 "설정되지 않음"으로 설정된 경우에도 Visual Studio 2017 (15.5)의 최신 업데이트부터 (x64 빌드의 경우) AVX 확장을 사용하여 코드가 생성되는 것으로 나타났습니다. 툴팁은 SSE2 명령 만 허용해야합니다. /arch : SSE2 또는/arch : IA32로 설정하려고하면 http
AVX (ARM NEON에서 제공)를 처음 접했고 AVX에 많은 U8 산술이 부족하다는 사실에 놀라움을 금치 못했습니다. 는 그러므로 나는 인라인 함수와 max(a,b)-min(a,b)에 의지했다 : static inline __m256i _mm256_abd_epu8(__m256i a, __m256i b)
{
return _mm256_sub_ep
나는 AVX가 SSE보다 약 1.5 배 빠르다고 기대했다. Intel Core CPU (Broadwell)의 3 개 어레이 (3 배열 * 16384 요소 * 4 바이트/요소 = 196608 바이트)는 L2 캐시 (256KB)에 적합해야합니다. 사용해야 할 특수 컴파일러 지시문이나 플래그가 있습니까? 컴파일러 버전 $ clang --version
Apple
gcc를 대신 사용하여 icpc 및 mkl 수학 라이브러리로 컴파일 된 큰 코드를 컴파일하려고합니다. 다음은 AVX가 필요한 코드입니다. #include <immintrin.h>
#include <stdint.h>
#include <math.h>
.
.
_mm256_set_m128d( _mm256_extractf128_pd(t2, 0) + _mm