我需要使用AVX优化8x4和4x8浮点矩阵的转置。我使用AgnerFog的vectorclasslibrary.青色任务-构建BVH并求和最小值-最大值。转置用于每个循环的最后阶段(它们也通过多线程进行了优化，但任务确实很多)。代码现在看起来像:voidtranspose(registerVec4f(&fin)[8],registerVec8f(&mat)[4]){for(inti=0;i(Vec4i(0,8,16,24)+i,(float*)mat);}}需要优化的变体。如何为SIMD优化此功能？我最近用vector类编写了自己的转置变体(4x8和8x4)。版本1.0。voidtra
基本上，我如何使用AVX2内在函数编写与此等效的内容？我们这里假设result_in_float是__m256类型，而result是shortint*或短整数[8]。for(i=0;i我知道可以使用__m256i_mm256_cvtps_epi32(__m256m1)内在函数将float转换为32位整数，但不知道如何将这些32位整数进一步转换为16位整数。而且我不仅想要那个，还想要将这些值(以16位整数的形式)存储到内存中，我想全部使用vector指令来完成。在互联网上搜索，我发现了一个名为_mm256_mask_storeu_epi16的内在函数，但我不确定这是否能解决问题，因为我找
我正在努力思考_mm256_shuffle_pd和_mm256_permute_pd内在函数的工作原理。我似乎无法预测其中一项操作的结果。首先，_mm_shuffle_ps一切正常。我得到的结果是我所期望的。例如:floatb[4]={1.12,2.22,3.33,4.44};__m128a=_mm_load_ps(&b[0]);a=_mm_shuffle_ps(a,a,_MM_SHUFFLE(3,0,1,2));_mm_store_ps(&b[0],a);//3.332.221.124.44所以一切都在这里。现在我想用我目前在我的代码中使用的__m256d来尝试这个。据我发现，_mm
我一直在尝试开始使用AVX2指令，但运气不佳(this函数列表很有帮助)。最后，我编译了我的第一个程序并做我想做的事。我要做的程序需要两个u_char并把它加倍。本质上，我使用它来解码存储在来自相机的u_char数组中的数据，但我认为与此问题无关。获取double的过程两者中的u_char是:doubleresult=sqrt(double((msb哪里msb和lsb是两个u_char具有最高有效位(msb)和较低有效位(lsb)的变量double计算。数据存储在表示行主矩阵的数组中，其中msb和lsb值编码列i分别在第二行和第三行。我在有和没有AVX2的情况下对此进行了编码:void
我写了一个程序来显示mandelbrot集。为了加快速度，我通过使用了AVX(实际上是AVX2)指令。header。问题是:AVX计算(double)的结果有伪影，它与使用“正常”double计算的结果不同。详细来说，有一个函数getIterationCount它计算直到mandelbrot序列超过4的迭代次数，或者如果序列在前N个步骤中不超过4，则假定该点包含在集合中。代码如下所示:#include"stdafx.h"#include#include#includeclassMandelbrotSet{public:intgetIterationCount(conststd::com
我第二次尝试实现快速mul128x64x2功能。FirsttimeIaskthequestion与_umul128MSVC版本没有比较。现在我做了这样的比较，我得到的结果表明_umul128函数比原生标量和手工simdAVX1.0代码慢。在我的测试代码下面:#include#include#include#include#include#pragmaintrinsic(_umul128)constexpruint32_tLOW[4]={4294967295u,0u,4294967295u,0u};__forceinlinevoidmultiply128x128(constuint32_
有没有办法使用AVX/SSE获取浮点vector、向下舍入并生成整数vector？所有的floor内部方法似乎都产生了一个浮点的最终vector，这很奇怪，因为四舍五入产生了一个整数! 最佳答案 SSE可以从FP转换为整数，您可以选择截断(向零)或当前舍入模式(通常是IEEE默认模式，最接近平局舍入为偶数。像nearbyint()，与round()不同，其中tiebreak是远离0。如果您需要x86上的舍入模式，youhavetoemulateit,perhapswithtruncateasabuildingblock。)相关说明为
我想使用AVX将4个打包的64位整数转换为4个打包的64位float。我试过类似的东西:int_64t*ls=(int64_t*)_mm_malloc(256,32);ls[0]=a;//...ls[3]=d;__mm256ipacked=_mm256_load_si256((__m256iconst*)ls);将在调试器中显示:(gdb)printpacked$4={1234,5678,9012,3456}到目前为止还好，但我能找到的唯一转换/转换操作是_mm256i_castsi256_pd，它无法满足我的要求:__m256dpd=_mm256_castsi256_pd(packe
我知道在没有先将所有ymm寄存器的上半部分清零的情况下从AVX指令切换到SSE指令的现有惩罚，但在我的机器(i7-3939K3.2GHz)上的特殊情况下，似乎即使我确实在AVX代码部分前后明确使用_mm256_zeroupper，也会对相反方向(SSE到AVX)造成很大的惩罚。我已经编写了在32位float和32位定点整数之间转换的函数，在2个32768个元素宽的缓冲区上。我将一个SSE2内部版本直接移植到AVX以在SSE的4个元素上同时处理8个元素，期望看到显着的性能提升，但不幸的是，相反的情况发生了。所以，我有两个功能:voidConvertPcm32FloatToPcm32Fix
考虑一个包含四个64位整数的256位寄存器。是否有可能在AVX/AVX2中有效地测试其中一些整数是否相等？例如:a){43,17,25,8}:结果必须是false因为4个数字中没有2个是相等的。b){47,17,23,17}:结果必须为“真”，因为编号17在AVXvector寄存器中出现2次。如果可能的话，我想在C++中执行此操作，但如有必要，我可以转到汇编。 最佳答案 对于AVX512(AVX512VL+AVX512CD)，您将使用VPCONFLICTQ，专为此目的而设计。对于AVX2:通过减少冗余比较减少了一些操作:inttes
