sse

    2熱度

    1回答

    上證所表現特徵

    我想用Eigen編寫一些上證所代碼，有些行爲沒有我。 鑑於代碼： #ifndef EIGEN_DONT_VECTORIZE // Not needed with Intel C++ Compiler XE 15.0 #define EIGEN_VECTORIZE_SSE4_2 #define EIGEN_VECTORIZE_SSE4_1 #define EIGEN_VECTORIZE_SSS
    c++ eigen sse 2017-09-25

    2熱度

    1回答

    _declspec（align（16））不會將指針對齊到16字節

    所以我嘗試使用SSE函數__mm_load_128，我對SSE fo非常新，如果我在某處犯了一些愚蠢的錯誤，請原諒我。 這裏是Visual Studio中的代碼 void one(__m128i *arr, char *temp) { // SSE needs 16 byte alignment. _declspec (align(16)) __m128i *tmp = (_
    c++ sse 2017-10-06

    5熱度

    1回答

    高效（在Ryzen上）將__m256的奇數元素提取到__m128中的方法？

    是否有將AVX寄存器的64位組件的高/低32位組件重新打包到SSE寄存器的內在或另一種有效方法？使用AVX2的解決方案是可以的。 到目前爲止我用下面的代碼，但探查說，這是對Ryzen 1800X慢： // Global constant const __m256i gHigh32Permute = _mm256_set_epi32(0, 0, 0, 0, 7, 5, 3, 1); // ..
    c++ vectorization x86-64 sse avx2 2017-08-24

    0熱度

    1回答

    SSE：沒有看到使用_mm_add_epi32加速

    我期望SSE比不使用SSE更快。我是否需要添加一些額外的編譯器標誌？難道我沒有看到加速，因爲這是整數代碼而不是浮點數？ 調用/輸出 $ make sum2 clang -O3 -msse -msse2 -msse3 -msse4.1 sum2.c ; ./a.out 123 n: 123 SSE Time taken: 0 seconds 124 milliseconds vect
    c arrays x86 performance-testing sse 2017-10-16

    0熱度

    1回答

    在Android中使用SiftGPU（關於ndk，cmake和SSE）

    最近我試圖在Android中使用SiftGPU。我正在使用Linux。所以，首先我下載NDK並使用下面的代碼來獲得一個獨立的工具鏈： sudo sh ./build/tools/make-standalone-toolchain.sh --verbose --platform=android-15 --install-dir=/home/YourUserName/Downloads/my-tool
    android cmake android-ndk sse 2017-08-28

    1熱度

    1回答

    矢量模乘法

    的我有一個函數： void Func(const int * a, const int * b, size_t size, int p, int * c) { for (size_t i = 0; i < size; ++i) c[i] = (a[i]*b[i])%p; } 執行該功能爲整數的數組許多模乘法。 所有整數都是正數。 而且我需要改善它的表現。 我想到了SS
    c++ algorithm sse simd avx 2017-10-17

    0熱度

    2回答

    我可以將未對齊的大小傳遞給_mm_malloc嗎？

    The documentation I've found so far on _mm_malloc()相當稀少。特別是，我不知道如果我通過一個size參數不是align的倍數會發生什麼。它是UB嗎？或者它會分配align的下一個較大倍數的字節數？
    c memory-management alignment sse allocation 2017-08-31

    0熱度

    1回答

    SSE4內存差別位置比較

    我自己的實現咬我回來試圖優化與SSE4以下時： std::distance(byteptr, std::mismatch(byteptr, ptr + lenght, dataptr).first) 這比較byteptr和數據，並返回其中字節不匹配的索引。 我真的需要原始速度，因爲我正在處理這麼多的內存，RAM速度已經是一個瓶頸。在SSE4上獲取和比較16個字節會提供一個速度提升，因爲在時間上
    c++ optimization sse 2017-09-03

    3熱度

    1回答

    atan2近似11位尾數在x86（與SSE2）和ARM（與vfpv4 NEON）

    我試圖以11位精度尾數實現快速atan2（浮點數）。atan2實現將用於圖像處理。 所以用SIMD指令（impl瞄準x86（帶有SSE2）& ARM（帶有vpfv4 NEON））可能會更好。 現在，我使用切比雪夫多項式近似（https://jp.mathworks.com/help/fixedpoint/examples/calculate-fixed-point-arctangent.html）
    sse simd neon 2017-09-14

    2熱度

    1回答

    SSE內在 - _mm_and_ps古怪行爲

    下面一段代碼： __m128 a = _mm_setr_ps(1, 2, 3, 4); __m128 b = _mm_set1_ps(2); __m128 res = _mm_and_ps(a, b); cout << a[0] << " " << a[1] << " " << a[2] << " " << a[3] << endl; cout << b[0] << " " << b[1]
    c++ sse 2017-12-27
最新問題