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有一个循环:

 long a* = new long[32];
 long b* = new long[32];
 double c* = new double[32];
 double d = 3.14159268;
  //set a, b and c arrays
  //.....
  for(int i = 0; i < 32; i ++){
    d+= (a[i] % b[i])/c[i];
  }

我如何使用英特尔 C++ 向量化功能(例如#pragma simd 或 sse 指令)来实现这个循环?

如果我写:

  #pragma simd reduction(+:c)
  for(int i = 0; i < 32; i ++){
    d+= (a[i] % b[i])/c[i];
  }

然后速度不会增加:(

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Intel 64 和 IA-32 架构没有矢量化整数除法或余数/模指令,因此在使用整数运算时无法在硬件中对一般余数运算进行矢量化。

有一些浮点向量除法指令。在我检查过的处理器中,双精度除法 (DIVPD) 并未真正矢量化;它花费的时间是单精度除法的两倍,因此硬件通过串行使用一个除法器来实现它(甚至没有任何显着程度的流水线)。

如果单精度就足够了,您可能会从使用单精度向量除法 (DIVPS) 中获得一些提升,但您必须处理浮点舍入并注意确保获得所需的结果。使用 Newton-Raphson 的近似倒数指令 (RCPPS) 可能比使用 DIVPS 更快,但在设计中需要更加小心。

于 2013-09-24T13:08:52.820 回答