这个问题在这里已经有了答案:UsingAVXinstructionsdisablesexp()optimization?(1个回答)关闭8年前。我注意到数学函数(如ceil、round等)在运行任何英特尔AVX函数后需要更多的CPU周期。请看下面的例子:#include#include#includestaticunsignedlongintget_rdtsc(void){unsignedinta,d;asmvolatile("rdtsc":"=a"(a),"=d"(d));return(((unsignedlongint)a)|(((unsignedlongint)d)编译:gcc-
我找不到任何定义调用者和被调用者如何处理YMM寄存器的文档。为了突出我的问题，这里是我想知道的:在返回给调用者之前，被调用者必须恢复哪些YMM寄存器？由于Linux和Windows中的XMM寄存器存在差异，我假设YMM寄存器也不遵循相同的规则。每个操作系统的规则是什么？编辑:感谢下面的答案，我能够在提到的Win64文档中找到答案。我很确定Linux遵循类似的规则:"...TheYMMregistersdonothavecallee-savestatus,exceptforthelowerhalfofYMM6-YMM15in64-bitWindows,whereXMM6-XMM15hav
我在SUSELinuxEnterprise10/11机器上。我开始对运行英特尔处理器的机器农场进行回归。我的一些测试失败了，因为我的工具是使用需要AVX/AVX2指令支持的库构建的。我收到一个Illegalexception错误。在Linux中，是否有任何命令可以用来确定CPU代码/系列名称是什么？我相信AVX和AVX2分别从IntelSandyBridge和Haswell系列开始提供。 最佳答案 运行这个命令:grepavx/proc/cpuinfo或者grepavx2/proc/cpuinfo这会给你:flags:fpuvmed
根据英特尔®64和IA-32架构优化引用手册，第B.4节(“英特尔®微架构代码名称SandyBridge的性能调整技术”)，第B.4.5小节。2(“助攻”):32-byteAVXstoreinstructionsthatspantwopagesrequireanassistthatcostsroughly150cycles.我正在使用YMM寄存器来复制小的固定大小的内存块，从32字节到128字节，并且这些block在堆管理器中按16字节对齐。该堆管理器之前使用过XMM寄存器和movdqa，我想将它“升级”到YMM，而不会将对齐方式从16字节更改为32字节。所以我使用vmovdquymm
SSE2有在单精度float和32位整数之间转换vector的指令。_mm_cvtps_epi32()_mm_cvtepi32_ps()但是没有double和64位整数的等价物。换句话说，它们不见了:_mm_cvtpd_epi64()_mm_cvtepi64_pd()AVX好像也没有。模拟这些内在函数的最有效方法是什么？ 最佳答案 在AVX512之前没有单一指令，它添加了与64位整数(有符号或无符号)的转换。(还支持与32位无符号的转换)。查看像_mm512_cvtpd_epi64这样的内在函数和更窄的AVX512VL版本，如_mm
我正在尝试在我的Chromebook上安装TensorFlow，我知道这不是最好的地方，但我只是想感受一下。我在Python开发环境或任何开发环境中没有做太多工作，所以请耐心等待。搞清楚pip后，我安装TensorFlow并尝试导入它，收到这个错误:Python3.5.2(default,Nov232017,16:37:01)[GCC5.4.020160609]onlinuxType"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtensorflowastf2018-12-1106:09:54.960
英特尔高级vector扩展(AVX)在256位版本(YMM寄存器)中不为double浮点变量提供点积。“为什么？”这个问题在另一个论坛(here)和StackOverflow(here)上得到了非常简短的处理。但我面临的问题是如何以有效的方式用其他AVX指令替换这条缺失的指令？256位版本中的点积适用于单精度浮点变量(referencehere):__m256_mm256_dp_ps(__m256m1,__m256m2,constintmask);我们的想法是为这个缺失的指令找到一个有效的等价物:__m256d_mm256_dp_pd(__m256dm1,__m256dm2,const
如果您有一个输入数组和一个输出数组，但您只想编写那些通过特定条件的元素，那么在AVX2中执行此操作的最有效方法是什么？我在SSE看到它是这样完成的:(来自:https://deplinenoise.files.wordpress.com/2015/03/gdc2015_afredriksson_simd.pdf)__m128iLeftPack_SSSE3(__m128mask,__m128val){//Move4signbitsofmaskto4-bitintegervalue.intmask=_mm_movemask_ps(mask);//Selectshufflecontrolda
我的C++代码使用SSE，现在我想改进它以支持AVX(当它可用时)。因此，我检测AVX何时可用并调用使用AVX命令的函数。我使用Win7SP1+VS2010SP1和带有AVX的CPU。要使用AVX，必须包含以下内容:#include"immintrin.h"然后您可以使用内在的AVX函数，例如_mm256_mul_ps、_mm256_add_ps等。问题是，默认情况下，VS2010生成的代码运行非常缓慢并显示警告:warningC4752:foundIntel(R)AdvancedVectorExtensions;considerusing/arch:AVX看起来VS2010实际上不使
有两个int矩阵A和B，有超过1000行和10K列，我经常需要将它们转换为浮点矩阵以获得加速(4倍或更多)。我想知道为什么会这样？我意识到浮点矩阵乘法有很多优化和矢量化，例如AVX等。但是，对于整数(如果我没记错的话)有诸如AVX2之类的指令。而且，不能将SSE和AVX用于整数吗？为什么在矩阵代数库(如Numpy或Eigen)下没有启发式算法来捕获这一点并像float一样更快地执行整数矩阵乘法？Aboutacceptedanswer:While@sascha'sanswerisveryinformativeandrelevant,@chatz'sansweristheactualrea
