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
가 나는 M128의 최대 플로트를 반환 동등한 기능이 될 것입니다 무엇 _m128i int horizontal_max_Vec4i(__m128i x) {
__m128i max1 = _mm_shuffle_epi32(x, _MM_SHUFFLE(0,0,3,2));
__m128i max2 = _mm_max_epi32(x,max1);
__m
SSE 요소에서 작동하는 지수 함수의 근사값을 찾고 있습니다. 즉 - __m128 exp(__m128 x). 나는이 빠른 있지만 정확도가 매우 낮은 것으로 보인다 구현 : static inline __m128 FastExpSse(__m128 x)
{
__m128 a = _mm_set1_ps(12102203.2f); // (1 << 23)/ln(2
11 비트 정확도의 빠른 atan2 (float)를 가수로 구현하려고합니다. atan2 구현은 이미지 처리에 사용됩니다. 따라서 SIMD 명령어 (x86 (SSE2 사용) & ARM (vpfv4 NEON 사용))를 사용하여 구현하는 것이 더 나을 수 있습니다. 지금은 Chebyshev 다항식 근사법 (https://jp.mathworks.com/help/f
자동 벡터화가 활성화되어 있습니다. I 코드를 컴파일 할 때, 다음과 같은 경고가 나타날 info C5002: loop not vectorized due to reason '1203'
MSDN는 루프 체 배열에 인접하지 않은 액세스를 포함하는 것을 지정한다. 나는 도움이 링크, 1, 2, 조사를했지만 운이 없었 없습니다. 어떤 도움이 환영 for (in
저는 심플한 초보자입니다. (AVX2 호환 컴퓨터를 사용하고 있기 때문에) 주제에 관한 this 기사를 읽었습니다. 이제 포인터가 정렬되었는지 확인하기 위해 this 질문을 읽었습니다. #include <iostream>
#include <immintrin.h>
#define is_aligned(POINTER, BYTE_COUNT) \
(((
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
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
커널에서 SSE 명령어 (SSE/AVX 등)를 많이 사용하지 못했습니다 (RAID6의 패리티 계산 속도를 높이는 데 사용 된 곳을 제외하고). Q1) 이에 대한 구체적인 이유 또는 유스 케이스가 부족합니까? 내가 SIMD 명령어를 사용하려는 경우 장치 드라이버 말에, 오늘 일을해야 무엇 Q2)? Q3) 어떻게 하드가 (단지) 실험에 대한 커널에 ISPC 같