我有两个__m256ivector，填充了32个8位整数。像这样:__int8*a0=new__int8[32]{2};__int8*a1=new__int8[32]{3};__m256iv0=_mm256_loadu_si256((__m256i*)a0);__m256iv1=_mm256_loadu_si256((__m256i*)a1);我如何使用类似_mm256_mul_epi8(v0,v1)(不存在)或任何其他方式来乘以这些vector？我想要2个结果vector，因为输出元素宽度是输入元素宽度的两倍。或者类似于_mm_mul_epu32的东西也可以，只使用偶数输入元素(0、
AVX2内在_mm256_permutevar8x32_ps可以跨channel执行洗牌，这对于长度为8的数组排序非常有用。现在我只有AVX(IvyBridge)并且想在最少的周期内做同样的事情。请注意，数据和索引都是输入的，并且在编译时是未知的。例如，数组是[1,2,3,4,5,6,7,8]，索引是[3,0,1,7,6,5,2,4]，输出应该是[4,1,2,8,7,6,3,5]。大多数方便的内部函数的控制掩码必须是常量(没有“var”后缀)，因此不适合这种情况。提前致谢。 最佳答案 要在AVX中跨channel置换，您可以在cha
我正在使用AVX2优化视差估计算法的“赢家通吃”部分。我的标量例程是准确的，但在QVGA分辨率和48个视差下，我的笔记本电脑上的运行时间慢得令人失望，大约为14毫秒。我创建了LR和RL视差图像，但为了简单起见，我将只包含RL搜索的代码。我的标量例程:intMAXCOST=32000;for(inti=maskRadius;i我尝试使用AVX2:intMAXCOST=32000;int*dispVals=(int*)_mm_malloc(sizeof(int32_t)*16,32);for(inti=maskRadius;i视差空间图像(DSI)的大小为HxWxD(320x240x48)
在我的项目中，我必须做几个vector乘法，在double*a-vectors或float*a-vectors上完成。为了加快速度，我想使用SIMD操作或omp。为了获得最快的结果，我写了一个基准程序:#include#include#include#include#include#include#include#defineSIZE32768#defineROUNDS1e5voidmultiply_singular(float*a,float*b,float*d){for(inti=0;i(t2-t1).count();std::cout(t2-t1).count();std::co
我正在寻找一种方法来优化我正在研究的算法。它是最重复的，因此计算密集型部分是比较两个任意大小的排序数组，包含唯一的无符号整数(uint32_t)值以获得它们的对称差的大小(元素的数量仅存在于其中一个vector中)。将部署该算法的目标机器使用支持AVX2的英特尔处理器，因此我正在寻找一种使用SIMD就地执行它的方法。有没有办法利用AVX2指令来获取两个已排序的无符号整数数组的对称差的大小？ 最佳答案 由于两个数组都已排序，因此使用SIMD(AVX2)实现此算法应该相当容易。您只需要同时遍历两个数组，然后当比较两个8整数vector时
我有一个名为A的数组，它包含32个unsignedchar值。我想使用此规则将这些值解压缩到4个__m256变量中，假设我们有一个从0到31的索引，关于A中的所有值，解压缩的4变量将具有这些值:B_0=A[0],A[4],A[8],A[12],A[16],A[20],A[24],A[28]B_1=A[1],A[5],A[9],A[13],A[17],A[21],A[25],A[29]B_2=A[2],A[6],A[10],A[14],A[18],A[22],A[26],A[30]B_3=A[3],A[7],A[11],A[15],A[19],A[23],A[27],A[31]为此，我有
我正在尝试矢量化(SSE/AVX)pow函数。在我发现的所有实现中，它只是使用log和exp进行矢量化:pow(x,y)=exp(y*log(x))它适用于正x，但不适用于负x，因为负数的对数是一个复数。是否有可能在保持处理负数x的能力的同时有效地矢量化pow？ 最佳答案 这是一个通用的答案，没有利用您实际如何矢量化pow()的任何细节。您可以检查基vector的任何元素是否为负，并在其上分支以在快路径和慢路径之间进行选择。返回实部和虚部的两个vector，因此快速路径可以为虚部返回_mm_setzero_ps()。不需要虚部的调用
我正在尝试使用Intel内在函数来击败编译器优化代码。有时我能做到，有时我不能。我想问题是，为什么我有时可以打败编译器，但有时却不能？我在下面使用英特尔内在函数的operator+=获得了0.006秒的时间(与使用裸C++时的0.009相比)，但是使用内在函数的operator+获得了0.07秒的时间，而裸C++只有0.03秒。#include#include#includeclassTimer{LARGE_INTEGERstartTime;doublefFreq;public:Timer(){LARGE_INTEGERfreq;QueryPerformanceFrequency(&f
我分析了我拥有的一个AVX2-heavy函数，瓶颈如下所示:std::uint64_tdata[8];//Somecomputationthatfillsdatastd::uint64_tX[4]={data[7],data[5],data[3],data[1]};__m256ivec=_mm256_loadu_si256(reinterpret_cast(X));//Computemorewithvec//Lateronusedata[6],data[4],data[2],anddata[0]inasimilarfashion实际上，数组也是适当对齐的(所以load而不是loadu)
我想尝试使用类似这样的方法自动重置256位:#include#include#include#includeintmain(){std::array,10>updateArray;__m256iallZeros=_mm256_setzero_si256();updateArray[0].fetch_and(allZeros);}但是我得到关于没有fetch_and()元素的编译器错误。这是不可能的，因为256位类型太大而无法保证原子性吗？还有其他方法可以实现吗？我正在使用海湾合作委员会。如果不是，我可以自动重置的最大类型是什么-64位？编辑:任何AVX指令都可以原子地执行取指与操作吗？
