2

这个问题似乎类似于Getting max value in a __m128i vector with SSE? 但有短裤和最小值而不是整数+最大值。这就是我想出的：

typedef short int weight;

weight horizontal_min_Vec4i(__m128i x) {
    __m128i max1 = _mm_shufflehi_epi16(x, _MM_SHUFFLE(0, 0, 3, 2));
    __m128i max1b = _mm_shufflelo_epi16(x, _MM_SHUFFLE(0, 0, 3, 2));
    __m128i max2 = _mm_min_epi16(max1, max1b);
    //max2 = _mm_min_epi16(max2, x);
    max1 = _mm_shufflehi_epi16(max2, _MM_SHUFFLE(0, 0, 0, 1));
    max1b = _mm_shufflelo_epi16(max2, _MM_SHUFFLE(0, 0, 0, 1));
    __m128i max3 = _mm_min_epi16(max1, max1b);
    max2 = _mm_min_epi16(max2, max3);
    return min(_mm_extract_epi16(max2, 0), _mm_extract_epi16(max2, 4));
}

该函数与https://stackoverflow.com/a/18616825/1500111中x的上下部分的答案基本相同。所以，我知道最小值在 __m128i 变量 max2 的位置 0 或 4 中。虽然它比下面显示的无 SIMD 功能快得多 horizontal_min_Vec4i_Plain(__m128i x)，但恐怕瓶颈是_mm_extract_epi16 operation最后一行。有没有更好的方法来实现这一点，以获得更好的速度？我正在使用 Haswell，因此我可以访问最新的 SSE 扩展。

weight horizontal_min_Vec4i_Plain(__m128i x) {
    weight result[8] __attribute__((aligned(16)));
    _mm_store_si128((__m128i *) result, x);
    weight myMin = result[0];
    for (int l = 1; l < 8; l++) {
        if (myMin > result[l]) {
            myMin = result[l];
        }
    }
    return myMin;
}
4

1 回答 1

2

有符号和无符号比较几乎相同，除了在无符号比较中设置了最高位的范围被视为大于最高位未设置的范围，而在有符号比较中视为更小。这意味着有符号和无符号比较可以通过以下规则相互转换：

x <s y = (x ^ signbit) <u (y ^ signbit)
x <u y = (x ^ signbit) <s (y ^ signbit)

该属性直接转移到minand max，因此：

min_s(x, y) = min_u(x ^ signbit, y ^ signbit) ^ signbit

然后我们可以_mm_minpos_epu16用来处理水平最小值，总共得到类似的东西

__m128i xs = _mm_xor_si128(x, _mm_set1_epi16(0x8000));
return _mm_extract_epi16(_mm_minpos_epu16(xs), 0) - 0x8000;

- 0x8000is^ 0x8000和符号扩展（零extract扩展）合二为一。

于 2015-02-18T15:58:26.007 回答