假设在某些C或C++代码中我有一个名为Tfma(Ta,Tb,Tc)的函数，它像这样执行1次乘法和1次加法(a*b)+c;我应该如何优化多个mul&add步骤？例如，我的算法需要通过3或4个fma操作链接和求和来实现，我如何编写这种方法是一种有效的方法，我应该特别注意语法或语义的哪一部分？我还想在关键部分得到一些提示:避免更改CPU的舍入模式以避免刷新cpu管道。但我非常确定，在对fma的多次调用之间仅使用+操作不会改变这一点，我是说“非常确定”因为我没有太多的CPU来测试这个，我只是遵循一些合乎逻辑的步骤。我的算法类似于多个fma调用的总和fma(triplet1)+fma(tripl
昨天我在跟踪我的项目中的一个错误，几个小时后，我已经缩小到一段代码，它或多或少地在做这样的事情:#include#include#includevolatilefloatr=-0.979541123;volatilefloatalpha=0.375402451;intmain(){floatsx=r*cosf(alpha);//-0.911326floatsy=r*sinf(alpha);//-0.359146floatex=r*cosf(alpha);//-0.911326floatey=r*sinf(alpha);//-0.359146floatmx=ex-sx;//shouldb
如何使用AVX和FMA指令禁用自动矢量化？我仍然希望编译器自动使用SSE和SSE2，而不是FMA和AVX。我的代码使用AVX检查其可用性，但GCC在自动矢量化时不这样做。因此，如果我使用-mfma进行编译并在Haswell之前的任何CPU上运行代码，我将得到SIGILL。如何解决这个问题？ 最佳答案 您要做的是为每个目标指令集编译不同的目标文件。然后创建一个cpu调度程序，它向CPUID询问可用的指令集，然后跳转到函数的适当版本。我已经在几个不同的问题和答案中对此进行了描述disable-avx2-functions-on-non-
浮点表达式有时可以在处理硬件上收缩，例如使用融合乘加作为单个硬件操作。显然，使用这些this不仅仅是一个实现细节，还受编程语言规范的约束。具体来说，C89标准不允许这样的缩略，而在C99中，只要定义了一些宏，它们是允许的。详见thisSOanswer.但是C++呢？是否不允许浮点收缩？某些标准允许吗？普遍允许？ 最佳答案 总结收缩是允许的，但为用户提供了一个工具来禁用它们。标准中不明确的语言笼罩了禁用它们是否会提供预期结果的问题。我在官方C++2003标准和2017n4659草案中对此进行了调查。除非另有说明，否则C++引文均来自2
作者：ChrisHegarty在Lucene9.7.0中，我们添加了利用SIMD指令执行向量相似性计算的数据并行化的支持。现在，我们通过使用融合乘加(FusedMulitply-Add-FMA)进一步推动这一点。什么是FMA乘法和加法是一种常见的运算，它计算两个数字的乘积并将该乘积与第三个数字相加。这些类型的操作在向量相似度计算期间反复执行。融合乘加(FMA)是一种单一运算，可同时执行乘法和加法运算-乘法和加法被称为“融合”在一起。FMA通常比单独的乘法和加法更快，因为大多数CPU将其建模为单个指令。FMA还可以产生更准确的结果。浮点数的单独乘法和加法运算有两轮；一个用于乘法，一个用于加法，因
使用MSVC2013和AVX1，我在寄存器中有8个float:__m256foo=mm256_fmadd_ps(a,b,c);现在我想为所有8个float调用inlinevoidprint(float){...}。看起来IntelAVXintrisics会使这变得相当复杂:print(_castu32_f32(_mm256_extract_epi32(foo,0)));print(_castu32_f32(_mm256_extract_epi32(foo,1)));print(_castu32_f32(_mm256_extract_epi32(foo,2)));//...但是MSVC甚
我看到过有关如何使用FMA指令集的问题，但在我开始使用它们之前，我首先想知道我是否可以(我的处理器是否支持它们)。我发现一篇文章说我需要查看(在Linux上工作)的输出:more/proc/cpuinfo一探究竟。我明白了:processor:0vendor_id:GenuineIntelcpufamily:6model:30modelname:Intel(R)Xeon(R)CPUX3470@2.93GHzstepping:5cpuMHz:2933.235size:8192KBphysicalid:0siblings:4coreid:0cpucores:4apicid:0initial
我看到过有关如何使用FMA指令集的问题，但在我开始使用它们之前，我首先想知道我是否可以(我的处理器是否支持它们)。我发现一篇文章说我需要查看(在Linux上工作)的输出:more/proc/cpuinfo一探究竟。我明白了:processor:0vendor_id:GenuineIntelcpufamily:6model:30modelname:Intel(R)Xeon(R)CPUX3470@2.93GHzstepping:5cpuMHz:2933.235size:8192KBphysicalid:0siblings:4coreid:0cpucores:4apicid:0initial
我有一些代码依赖于CPU和操作系统对各种CPU功能的支持。特别是我需要检查各种SIMD指令集支持。即sse2、avx、avx2、fma4和neon。(neon是ARMSIMD功能。我对此不太感兴趣；因为ARM最终用户较少。)我现在正在做的是:functioncpu_flags()ifis_linux()cpuinfo=readstring(`cat/proc/cpuinfo`);cpu_flag_string=match(r"flags\t\t:(.*)",cpuinfo).captures[1]elseifis_apple()sysinfo=readstring(`sysctl-a`
我有一些代码依赖于CPU和操作系统对各种CPU功能的支持。特别是我需要检查各种SIMD指令集支持。即sse2、avx、avx2、fma4和neon。(neon是ARMSIMD功能。我对此不太感兴趣；因为ARM最终用户较少。)我现在正在做的是:functioncpu_flags()ifis_linux()cpuinfo=readstring(`cat/proc/cpuinfo`);cpu_flag_string=match(r"flags\t\t:(.*)",cpuinfo).captures[1]elseifis_apple()sysinfo=readstring(`sysctl-a`
