SandyBridge 프로세서 (i7-3820)에서 일련의 응용 프로그램을 벤치마킹합니다. 벤치 마크는 두 가지 버전으로 구성됩니다. 이 두 버전은 첫 번째 버전이 sse/sse2 인 텐트를 사용하고 두 번째 버전이 avx 인트 린직을 사용하는 유일한 차이점과 동일한 코드를 포함합니다. 내가 64 또는 86에 하나의 SSE instrinsics와 버전을 컴
인덱스 I0, I1, I2, I3을 포함하는 정렬 된 정수 배열을 메모리에 가지고 있습니다. 내 목표는 I0, I0 + 1, I1, I1 + 1, I2, I2 + 1, I3, I3 + 1을 포함하는 __m256i 레지스터로 가져 오는 것입니다. 어려운 부분은 I0, I0으로 256 비트 레지스터로 가져옵니다. 0, 1, 0, 1, 0, 1을 포함하는 레지스
매우 큰 라이브러리가 있고 AVX2 지원으로 컴파일하려고합니다 (그러나 내 프로세서는 AVX를 지원합니다). 또한이 라이브러리는 프로세서가 AVX2를 지원하는지 여부를 내부 런타임 검사로 확인합니다. 이런 식으로 뭔가 : #if __AVX2__
if (support_avx2)
{
// vectorized code
}
#endif
// si
AVX (2)의 내장 함수 _mm256_xor_si256과 _mm256_xor_ps 사이의 실제 차이를 찾으려고합니다. 그들은 각각 인텔의 지시에 매핑 vpxor의 YMM, YMM, YMM vxorps YMM, YMM, YMM 인텔에 의해 정의된다 : dst[255:0] := (a[255:0] XOR b[255:0])
dst[MAX:256] := 0
float4/double4 구조체의 AVX-256/512 코드에서 기본 작동 *, +, /, -을 벡터 오버로드하여 벡터에서 빠른 성능 향상을 얻으려는 스칼라 등의 배율을 찾고 있습니다. float4/double4를 사용하여 작성된 코드에서의 연산. OpenCL은 이러한 데이터 유형을 intrinsics로 가지고 있지만 XeonPhi에서 실행되는 C++ 코
저는 4 개의 단 정밀도 복소수를 포함하는 256 비트 AVX 레지스터를 실제, 가상, 실제, 가상 등으로 저장했습니다. 현재 전체 256 비트 레지스터를 메모리에 다시 쓰고 거기에서 합산하고 있지만 비효율적 인 것처럼 보입니다. 어떻게 AVX (또는 AVX2) 내장 함수를 사용하여 복소수 수평 합계를 수행 할 수 있습니까? 내장 함수를 사용하여 비교 가능
에 정렬되지 : char a[100];
for (int i = 0; i < 100; i++)
a[i] = 0;
__m128i x = _mm_load_si128((__m128i *) a);
는하지만 동적으로 메모리를 할당 할 경우, VS 2013가 중단됩니다 : 나는 모두 동적 메모리를 사용할 수있는 방법 char *a = new char[1
x64 어셈블러에서 작성한 함수를 실행하는 C++ 프로그램을 작성하려고합니다. 조금 더 빠르게 (그리고 CPU 기능과 함께) 속도를 높이고 싶습니다. 따라서 벡터 작업을 사용하기로했습니다. 문제는 사인을 정수로 곱해야하므로 사인을 먼저 계산해야합니다. SSE/AVX에서이 작업을 수행 할 수 있습니까? 나는 명령어 fsin을 알고 있지만 FPU에있을뿐만 아니
AVX 본질적인 사용법을 배우고 있으며 다음 코드를 최적화하는 방법에 대해 질문합니다. 내가 본질적인 작업으로 이식하는 방법이지만, 훨씬 쉽고 효율적이라는 잘못된 생각이 든다. float min_value = FLOAT_MAX;
float result_p = 0;
for loop
{
float u = ....
if(u > 0.0f