SSE(Streaming SIMD Extensions)是许多类似命名的x86指令集向量扩展中的第一个。此时,SSE通常更常用于x86向量指令,而不是没有SSE2,SSE3等的SSE引用。
为什么对于 RGB 到灰度,SIMD 只提高一点点性能,SIMD 乘法但向量元素的标量加法?
我正在学习如何使用SIMD进行图像处理。但是,我想知道为什么使用SIMD后性能没有太大改善。 图片尺寸:3840*2160 图片格式:PixelFormat。
sse4.2 _mm_cmpistrm/_mm_cmpesrm 指令得到错误结果
我想使用下面的代码来计算数组a和数组b的交集: #包括 #包括 #包括 无效测试(uint16_t *a,uint16_t *b...
较高级别的 SSE 标志是否意味着 GCC / clang 中较低级别的标志?
例如,如果您使用 -msse4,这是否意味着它也会使用 -mssse3、-msse3、-msse2 等,还是您也必须显式添加这些标志?
我想将 SSE/AVX 寄存器左移或右移 32 位的倍数,同时移入零。 让我更准确地说明我感兴趣的轮班。对于 SSE,我想做以下轮班......
如果 x86 中的 movaps 与现代计算机中的 movups 相同,那么它有什么意义
我正在嵌入式系统中编写memset函数,我发现最快的方法是使用xmm movups,但我的内存已经对齐,所以我决定使用movaps来获得更快和更小的分辨率...
为什么简单的代码在现代编译器中不能使用 SSE 和 AVX 自动向量化?
我最近深入研究了 x86-64 架构并探索了 SSE 和 AVX 的功能。我尝试编写一个简单的向量加法函数,如下所示: 无效计算(const float *a,
我最近深入研究了 x86-64 架构并探索了 SSE 和 AVX 的功能。我尝试编写一个简单的向量加法函数,如下所示: 无效计算(const float *a,
我最近深入研究了 x86-64 架构并探索了 SSE 和 AVX 的功能。我尝试编写一个简单的向量加法函数,如下所示: 无效计算(const float *a,
目前我正在阅读CSAPP 3d版,我发现说明有点冗长(在我看来)就像vucommiss一样,所以我搜索了说明的全名以帮助记忆。 我找到了
当我使用 print 输出 SSE 寄存器时,我得到了预期的结果: (gdb)p $xmm0 $1 = { v4_浮点 = {0, 0, 0, 0}, v2_double = {0, 0}, v16_int8 = {0 }, v8...
我阅读了 ISA 参考资料,很清楚这两条指令在加载值的类型上有所不同(整数与单精度浮点数)。我不明白的是,负载的影响是......
我正在尝试利用处理器的SIMD功能。然而,在矢量化的情况下,我观察到与
为什么现代编译器更喜欢 SSE 而不是 FPU 来进行单浮点运算
我最近尝试读取代码的二进制程序集,发现很多浮点运算是使用 XMM 寄存器和 SSE 指令完成的。例如,以下代码: 佛罗里达...
在批量四元数向量乘法中使用 AVX512 相对于 SSE 的性能增益较小
我使用 SIMD 指令实现了四元数向量乘法函数,并针对 AVX512、AVX2 和 SSE 进行了条件编译。虽然我预计性能会显着提高...
在哪里可以找到有关常见 SIMD 技巧的信息?我有一个指令集,并且知道如何编写不复杂的 SIMD 代码,但我知道,SIMD 现在更加强大。它可以容纳复杂的条件...
计算机系统:程序员的视角(第 3 部分),在第 3.11.1 节中,说“假设 %xmm0 的低 4 字节保存单精度值;那么使用
java.util.ConcurrentModificationException 用于在没有循环的情况下删除
我正在使用一个 MutableMap 集合,并将其设置为值,我需要经常添加新对象并删除一些旧对象。我不使用循环,但由于某种原因我仍然得到一个 java.util。
如何使用 SSE 内在函数将 16 个 8 位整数除以 4(或将它们右移 2)?
我有一个代码进行简单的颜色混合: dr = (((dr-sr)*sa)>>8) + sr; dg = (((dg-sg)*sa)>>8) + sg; db = (((db-sb)*sa)>>8) + sb; 其中 sr,sg,sb 是源颜色,sa 是这样...
Nuxt“/_loading/sse”导致“ERR_INCOMPLETE_CHUNKED_ENCODING 200(正常)”
问题 为了克服 Nuxt 2.14 项目开发过程中的 CORS 和 TLS/SSL 问题,使用了 Docker Nginx 和 Node 容器,其中 Nginx 还用作反向代理。 开发工具控制台...