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我试图了解以下代码片段的工作原理。该程序使用 SIMD 向量指令（英特尔 SSE）来计算 4 个浮点数的绝对值（因此，基本上，一个向量化的“fabs()”函数）。

这是片段：

#include <iostream>
#include "xmmintrin.h"

template <typename T>
struct alignas(16) sse_t
{
    T data[16/sizeof(T)];
};

int main()
{
    sse_t<float> x;
    x.data[0] = -4.;
    x.data[1] = -20.;
    x.data[2] = 15.;
    x.data[3] = -143.;
    __m128 a = _mm_set_ps1(-0.0); // ???
    __m128 xv = _mm_load_ps(x.data);
    xv = _mm_andnot_ps(a,xv); // <-- Computes absolute value
    sse_t<float> result;
    _mm_store_ps(result.data, xv);
    std::cout << "x[0]: " << result.data[0] << std::endl;
    std::cout << "x[1]: " << result.data[1] << std::endl;
    std::cout << "x[2]: " << result.data[2] << std::endl;
    std::cout << "x[3]: " << result.data[3] << std::endl;
}

现在，我知道它有效，因为我自己运行程序来测试它。使用 g++ 4.8.2 编译时，结果为：

x[0]: 4
x[1]: 20
x[2]: 15
x[3]: 143

三个（相关的）问题让我感到困惑：

首先，怎么可能采用按位函数并将其应用于浮点数？如果我在 vanilla C++ 中尝试这个，它会告诉我这只适用于整数类型（这是有道理的）。

但是，第二，更重要的是：它是如何工作的？在这里接受 NOT 和 AND 对您有什么帮助？在 Python 中尝试使用整数类型只会给您预期的结果：任何整数 AND -1（不是 0），只会返回该数字，但不会更改符号。那么它在这里是如何工作的呢？

第三，我注意到如果我将用于 NAND 操作的浮点值（标有三个???）从 -0.0 更改为 0.0，程序不再给我绝对值。但是 -0.0 怎么可能存在，它有什么帮助呢？

有用的参考资料：

英特尔内在函数指南

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1 回答 1

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-0.0表示为1000...0001。因此_mm_andnot_ps(-0.0, x)2等价于0111...111 & x。这会强制 MSB（即符号位）为 0。

1. 至少在 IEEE-754 中。

2、_mm_andnot_psintrinsic不代表“与非”；参见例如http://msdn.microsoft.com/en-us/library/68h7wd02(v=vs.90).aspx。

于 2014-05-24T16:42:16.690 回答