标题没有更好的名字，我不确定我是否能够足够清楚地解释自己。我正在寻找一种通过索引访问“数据类型”的方法，但不强制编译器将其保存在数组中。问题发生在编写基于SSE/AVX内在函数的低级代码时。为了便于编程，我想编写如下代码，在“寄存器”(数据类型__m512)上使用固定长度循环:inlinevoidload(__m512*vector,constfloat*in){for(inti=0;ivector1和vector2被定义为数组的事实对编译器来说似乎很麻烦(在我的例子中是icc):看起来被迫使其“可寻址”，将其保存在堆栈中，从而生成大量我不需要的load和store指令。据我所知，这是
我在这里做错了什么？我得到4个零而不是:2468我也很想修改我的.asm函数，以便运行更长的vector，因为在这里我只是使用了一个带有四个元素的vector，这样我就可以在没有SIMD256位寄存器的循环的情况下对这个vector求和。.cpp#include#includeextern"C"double*addVec(double*C,double*A,double*B,size_t&N);intmain(){size_tN=1(finish-start).count().asm.data;C->RCX;A->RDX;B->r8;N->r9.codeaddVecproc;xorrb
这是对thisquestion的跟进.下面的4x4矩阵乘法C=AB的代码在所有优化设置的ICC上都可以正常编译。它在-O1和-O2上正确执行，但在-O3上给出不正确的结果。问题似乎来自_mm256_storeu_pd操作，因为用下面的asm语句替换它(并且只有它)会在执行后给出正确的结果。有什么想法吗？inlinevoidRunIntrinsics_FMA_UnalignedCopy_MultiplyMatrixByMatrix(double*A,double*B,double*C){size_ti;/*theregistersyouuse*/__m256da0,a1,a2,a3,b0
使用SSE内在函数时，通常需要零vector。避免在调用函数时(每次有效地调用一些异或vector指令)在函数内创建零变量的一种方法是使用静态局部变量，如staticinline__m128inegate(__m128ia){static__m128izero=__mm_setzero_si128();return_mm_sub_epi16(zero,a);}似乎变量只在第一次调用函数时才被初始化。(我通过调用一个真正的函数而不是_mm_setzero_si128()内在函数来检查这一点。顺便说一下，它似乎只在C++中是可能的，而不是在C中。)(1)但是，一旦初始化发生:这是否会为程序
有没有办法对AVX寄存器进行水平异或——特别是对256位寄存器的四个64位组件进行异或？目标是获得AVX寄存器的所有4个64位组件的异或。它本质上与水平添加(_mm256_hadd_epi32())做同样的事情，除了我想要XOR而不是ADD。标量代码是:inlineuint64_tHorizontalXor(__m256it){returnt.m256i_u64[0]^t.m256i_u64[1]^t.m256i_u64[2]^t.m256i_u64[3];} 最佳答案 正如评论中所述，最快的代码很可能使用标量运算，在整数寄存器中执
我想编写快速simd代码来计算复杂数组的乘法归约。在标准C中，这是:#includecomplexfloatf(complexfloatx[],intn){complexfloatp=1.0;for(inti=0;in最多为50。Gcc不能自动矢量化复数乘法，但是，我很乐意假设gcc编译器，如果我知道我想以sse3为目标，我可以关注Howtoenablesse3autovectorizationingcc并写:typedeffloatv4sf__attribute__((vector_size(16)));typedefunion{v4sfv;floate[4];}float4type
我想编写快速simd代码来计算复杂数组的乘法归约。在标准C中，这是:#includecomplexfloatf(complexfloatx[],intn){complexfloatp=1.0;for(inti=0;in最多为50。Gcc不能自动矢量化复数乘法，但是，我很乐意假设gcc编译器，如果我知道我想以sse3为目标，我可以关注Howtoenablesse3autovectorizationingcc并写:typedeffloatv4sf__attribute__((vector_size(16)));typedefunion{v4sfv;floate[4];}float4type
我发现在MSVC(Windows上)和GCC(Linux上)中为IvyBridge系统编译的代码在性能上存在很大差异。该代码执行密集矩阵乘法。我使用GCC获得了70%的峰值失败率，而使用MSVC仅获得了50%的失败率。我想我可能已经隔离了它们如何转换以下三个内在函数的区别。__m256breg0=_mm256_loadu_ps(&b[8*i])_mm256_add_ps(_mm256_mul_ps(arge0,breg0),tmp0)GCC会这样做vmovupsymm9,YMMWORDPTR[rax-256]vmulpsymm9,ymm0,ymm9vaddpsymm8,ymm8,ymm
我发现在MSVC(Windows上)和GCC(Linux上)中为IvyBridge系统编译的代码在性能上存在很大差异。该代码执行密集矩阵乘法。我使用GCC获得了70%的峰值失败率，而使用MSVC仅获得了50%的失败率。我想我可能已经隔离了它们如何转换以下三个内在函数的区别。__m256breg0=_mm256_loadu_ps(&b[8*i])_mm256_add_ps(_mm256_mul_ps(arge0,breg0),tmp0)GCC会这样做vmovupsymm9,YMMWORDPTR[rax-256]vmulpsymm9,ymm0,ymm9vaddpsymm8,ymm8,ymm
