我正在尝试将log2应用于__m128变量。像这样:#includeintmain(void){__m128two_v={2.0,2.0,2.0,2.0};__m128log2_v=_mm_log2_ps(two_v);//log_2:=log(2)return0;}尝试编译会返回此错误:error:initializing'__m128'withanexpressionofincompatibletype'int'__m128log2_v=_mm_log2_ps(two_v);//log_2:=log(2)^~~~~~~~~~~~~~~~~~~我该如何解决？
intel-MKL等库或amd-ACML为vector上的SIMD操作提供更简单的接口(interface)，但我想将几个函数链接在一起。是否有现成的库，我可以在其中为像这样的表达式注册解析树log(tanh(x)+exp(x))然后对数组的所有成员进行评估？我想避免的是制作tanh(x)的临时数组,exp(x)和tanh(x)+exp(x)通过为tanh()调用mkl或acml函数,exp()和+.我可以手动展开循环并直接使用sse指令，但想知道是否有C++库可以为您执行此操作，即1.HandlesSIMD/SSEfunctions2.Allowsbuildingofparsetre
我正在尝试优化非常大的图像的旋转，最小的是4096x4096或约1600万像素。旋转总是围绕图像的中心，图像不一定总是正方形但总是2的幂。我可以访问MKL/TBB，其中MKL是针对我的目标平台优化的BLAS。我完全不知道这个操作是否在BLAS中。到目前为止，我对4096x4096图像的最佳尝试是大约17-25毫秒(对于相同的图像大小非常不一致，这意味着我可能会在整个缓存中踩踏)。矩阵是16字节对齐的。现在，无法调整目的地的大小。因此，裁剪应该而且可能发生。例如，旋转45度的方阵肯定会在拐角处被裁剪，该处的值应为零。目前，我最好的尝试是使用平铺方法-尚未对平铺尺寸或循环展开进行优雅处理。
我有一个关于cblas_dgemv的问题。我试图了解它是如何工作的。我可能做错了什么。我有一个数组Matrix，然后我尝试读取该矩阵RowMajor和ColumnMajor。我在RowMajorCase中得到了预期的结果；[6,2,4,6]'。但是对于ColMajor，我得到[-7,3,0,5]'而答案应该是[6,3,2,3]'这是我的代码。我正在使用英特尔MKL。#include#include#include#include#defineNCols5#defineNrows4doubleA[]={8,4,7,3,5,1,1,3,2,1,2,3,2,0,1,1,2,3,4,1};do
我想测试IntelMKL矩阵乘法，所以我包含并只使用cblas_dgemm函数，但它总是说undefinedreferenceto`cblas_dgemm'我也链接了-lmkl_core-lmkl_blas95_lp64-lmkl_lapack95_lp64，但是我测试了$MKLROOT/lib/intel64/目录下库的很多组合，报错仍然存在。有人可以给我一些建议吗？谢谢。 最佳答案 也许这是一个正确的答案，我们可以使用cblas_:在QTCreator的项目文件中:unix{INCLUDEPATH+=/opt/intel/mkl
我正在使用IntelIPP对2个图像(数组)进行乘法运算。我使用的是IntelComposer2015Update6附带的IntelIPP8.2。我创建了一个简单的函数来乘以太大的图像(整个项目已附上，见下文)。我想看看使用英特尔IPP多线程库的好处。这是简单的项目(我还附上了VisualStudio的完整项目):#include"ippi.h"#include"ippcore.h"#include"ipps.h"#include"ippcv.h"#include"ippcc.h"#include"ippvm.h"#include#includeusingnamespacestd;co
我正在试验英特尔MKL库，使用它们提供的Boost::uBLAS接口(interface)(包括mkl_boost_ublas_matrix_prod.hpp)执行矩阵乘法。我的数据只是整数，所以我尝试将我的矩阵模板类型更改为int并且性能下降，这似乎主要是由于代码仅使用单个CPU内核而不是我可用的12个。我在MKL文档中找不到任何内容来解释为什么整数没有使用MKL的OpenMP多线程功能(我猜他们根本没有使用MKL？)。此外，与float相比，我发现double的性能下降了50%。问题:为什么float和double之间存在差异？为什么我不能使用整数？这是我从下面的代码中得到的结果:
最近在搭建Flutter环境，但是在AndroidStudio中安装VirtualDevice时，出现了一个问题Intel®HAXMinstallationfailed.ToinstallIntel®HAXMfollowtheinstructionsfoundat:https://github.com/intel/haxm/wiki/Installation-Instructions-on-Windows一直提示HAXM下载失败。网上查了各种办法，我来说一下我的解决步骤，适合新手小白去解决。此次显示设备：Window10操作系统+AndroidStudio1.验证虚拟化支持我这里失败的主要原因
我正在尝试使用英特尔引脚获取函数的参数值。使用示例ManualExamples/malloctrace.cpp，单参数函数就足够简单了。但是，当我尝试使用多个参数获取参数值时，我遇到了麻烦。例如。trycatch以下函数的参数值:voidfuncA(inta,intb,intc){printf("Actual:%i%i%i\n",a,b,c);}使用以下密码VOIDfuncHandler(CHAR*name,inta,intb,intc){printf("Pin:%s%i%i%i\n",name,a,b,c);}VOIDImage(IMGimg,VOID*v){RTNfuncRtn=R
为什么英特尔线程构建模块(TBB)parallel_for的开销如此之大？根据Tutorial.pdf中的3.2.2AutomaticChunking部分，它大约需要半毫秒。这是教程中的一个例子:CAUTION:Typicallyaloopneedstotakeatleastamillionclockcyclesforparallel_fortoimproveitsperformance.Forexample,aloopthattakesatleast500microsecondsona2GHzprocessormightbenefitfromparallel_for.根据我目前所读到
