问题标签 [intrinsics]

我正在使用 SSE 内在函数为 Intel x86 Nehalem 微架构优化一些代码。

我的程序的一部分计算 4 个点积，并将每个结果添加到数组的连续块中的先前值。进一步来说，

请注意，我将使用 4 个临时 xmm 寄存器来保存每个点积的结果。在每个 xmm 寄存器中，相对于其他临时 xmm 寄存器，结果被放入一个唯一的 32 位中，因此最终结果如下所示：

tmp0= R0-零-零-零

tmp1= 零-R1-零-零

tmp2= 零-零-R2-零

tmp3=零-零-零-R3

我将每个 tmp 变量中包含的值合并为一个 xmm 变量，方法是使用以下指令将它们相加：

最后，我将包含点积的所有 4 个结果的寄存器添加到数组的连续部分，以便数组的索引按点积递增，就像这样（C_0n 是数组中当前要更新的 4 个值; C_2 是指向这4个值的地址）：

我想知道是否有一种不那么迂回、更有效的方法来获取点积的结果并将它们添加到数组的连续块中。这样，我在其中只有 1 个非零值的寄存器之间进行了 3 次加法。似乎应该有一种更有效的方法来解决这个问题。

我感谢所有帮助。谢谢你。

我有一些使用 gcc 内在函数的代码。我想包含代码以防内在缺失。我怎样才能做到这一点？

不起作用。

我刚刚开始学习和使用 ASP.NET MVC 2，并且更多地参与了我的代码的单元测试。我的问题大致是如何通过在我的测试中传递凭据来模拟用户登录。

我正在使用 MSpec 并试图了解 fakeiteasy 以编写我的测试。到目前为止，我相信当未经身份验证的用户尝试访问页面时，我已经正确编写了一个测试（它通过了测试条件）。

到目前为止，一切都很好。但是，我想测试经过身份验证的用户何时点击家庭控制器的场景。我被困在如何模拟经过身份验证的用户上，欢迎提供任何帮助或建议。

TIA,

大卫

基本 C++ 类问题：

我目前有简单的代码，看起来像这样：

我想要的是将“sType”转换为一个类，这样就不需要更改“return array[(int)s]”行。例如（伪代码）

谢谢你的帮助。

我阅读了“英特尔架构的英特尔优化指南指南”。

但是，我仍然不知道应该何时使用

任何人都可以解释在编写多线程代码时何时应该使用这些？

我目前正在将一个 Windows C++ 库作为一个爱好项目移植到 MacOS，作为一种学习体验。我偶然发现了一些使用 Win Interlocked* 函数的代码，因此我一直在尝试阅读这个主题。

在 SO 中阅读相关问题，我了解根据操作系统有不同的方法来执行这些操作。Windows 中的 Interlocked*，MacOS 中的 OSAtomic*，我还发现编译器对此具有内置（内在）操作。

在阅读gcc builtin atomic memory access之后，我想知道内在和 OSAtomic* 或 Interlocked* 之间有什么区别？我的意思是，如果我在 MacOS 上使用 gcc 时，我不能在 OSAtomic* 或 gcc 内置之间进行选择吗？如果我在 Windows 上使用 gcc 也是一样。

我还在 Windows Interlocked* 上读到了内联版本和内在版本。在内部或内联之间进行选择时要考虑什么？

一般来说，操作系统上有多个选项可以使用什么？还是这又是“取决于”？如果是这样，它取决于什么？

谢谢！

我正在尝试使用 fortran 函数ISHFT(I, SHIFT)在 CUDA 内核中进行一些位移。这会将整数向右移动位I。SHIFT

问题是如果我为 SHIFT 参数传递一个变量，则 ISHFT 在内核上不起作用。这是我的代码的内核部分：

这I是一个设备整数，shift是一个传递给内核的参数cuda_bitshift，值为 1。

当我尝试编译这个（使用pgf90 test.cuf）时，它说：

但是，如果我将第二个参数替换为ishft1 而不是变量，它会起作用shift。此外，如果我可以使用带移位的算术，例如，I = I + shift效果很好。

这与不能在 CUDA 上运行的内在函数有关，还是我做错了什么？

有人知道开源 C++ x86 SIMD 内部函数库吗？

英特尔在他们的集成性能原语库中提供了我所需要的东西，但由于版权无处不在，我不能使用它。

编辑

我已经知道编译器提供的内在函数。我需要的是一个方便的界面来使用它们。

大家好:)
我正在尝试了解一些关于浮点、SIMD/数学内在函数和 gcc 的快速数学标志的概念。更具体地说，我在 x86 cpu 上使用 MinGW 和 gcc v4.5.0。

我已经搜索了一段时间，这就是我（认为我）目前所理解的：

当我在没有标志的情况下编译时，任何 fp 代码都将是标准的 x87，没有 simd 内在函数，并且 math.h 函数将从 msvcrt.dll 链接。

当我使用mfpmath、mssen和/或march以便启用 mmx/sse/avx 代码时，gcc只有在我还指定一些优化标志（如On或ftree-vectorize ）时才实际使用 simd 指令。在这种情况下，内在函数由 gcc 自动选择，并且一些数学函数（我仍在谈论 math.h 上的标准数学函数）将成为内在函数或由内联代码优化，其他一些仍然来自 msvcrt。 dll。如果我不指定优化标志，这会改变吗？

当我使用特定的 simd 数据类型（可用作 gcc 扩展的那些，如v4si或v8qi）时，我可以选择直接调用内部函数，或者再次将自动决策留给 gcc。如果我没有通过正确的标志启用 simd 指令，Gcc 仍然可以选择标准 x87 代码。同样，如果我不指定优化标志，这会发生任何变化吗？

如果我的任何陈述有误，请纠正我：p

现在的问题：

1. 我是否必须包含 x86intrin.h 才能使用内在函数？
2. 我是否必须链接 libm？
3. 快速数学与任何事情有什么关系？我知道它放宽了 IEEE 标准，但是，具体来说，如何？使用其他标准功能？链接了其他一些库？或者只是在某处设置了几个标志，标准库的行为不同？

感谢任何愿意提供帮助的人：D

我最近经常以内部函数的形式使用 x86 SIMD 指令 (SSE1234)。我发现令人沮丧的是，SSE ISA 有几个简单的指令，它们仅适用于浮点数或整数，但理论上两者的性能应该相同。例如，浮点向量和双精度向量都有从地址（movhps，movhpd）加载 128 位向量的高 64 位的指令，但对于整数向量没有这样的指令。

我的问题：

在整数向量上使用浮点指令时，是否有任何理由预期性能会受到影响，例如使用movhps将数据加载到整数向量？

我写了几个测试来检查，但我认为他们的结果不可信。编写一个正确的测试来探索这些事情的所有极端情况真的很困难，尤其是当指令调度最有可能涉及到这里时。

相关问题：

其他琐碎相似的事情也有几条基本相同的指令。例如，我可以对por、orps或orpd进行按位或运算。谁能解释这些附加说明的目的是什么？我猜这可能与应用于每条指令的不同调度算法有关。