问题标签 [simd]
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optimization - 将 3D 数学转换为 SSE 或其他 SIMD 的速度提高了多少？
我在我的应用程序中广泛使用 3D 数学。通过将我的向量/矩阵库转换为 SSE、AltiVec 或类似的 SIMD 代码，我可以实现多少加速？
gcc - 使用内部函数时如何让 GCC 使用两个以上的 SIMD 寄存器？
我正在编写一些代码并尝试使用 SIMD 内在函数 SSE2/3 来加速它。我的代码具有这样的性质，以至于我需要将一些数据加载到 XMM 寄存器中并对其进行多次操作。当我查看生成的汇编代码时，似乎 GCC 不断将数据刷新回内存，以便重新加载 XMM0 和 XMM1 中的其他内容。我正在为 x86-64 编译，所以我有 15 个寄存器。为什么 GCC 只使用两个，我该怎么做才能让它使用更多？有什么方法可以“固定”寄存器中的某个值吗？我在变量定义中添加了“register”关键字，但生成的汇编代码是相同的。
gcc - 如何使用 gcc 进行矢量化？
v4 系列编译器可以使用一些现代 CPU 上的SIMDgcc处理器自动矢量化循环，例如 AMD Athlon 或 Intel Pentium/Core 芯片。这是怎么做到的？
gcc - 除了 gcc 还有哪些编译器可以向量化代码？
当指定某些选项并给出正确的条件时，GCC 可以自动矢量化循环。是否有其他广泛可用的编译器可以做同样的事情？
gcc - 自动矢量化的实际使用？
有没有人利用 gcc 可以做的自动矢量化？在现实世界中（与示例代码相反）？是否需要重组现有代码才能利用？在任何生产代码中是否有大量可以通过这种方式矢量化的案例？
c - 双精度数组上的 SIMD？
我正在做一些需要 SIMD 的工作，我需要对一个双精度数组进行操作。是否有任何主流架构支持这一点？我只见过浮点运算。
提前致谢， 斯特凡
c++ - 适用于 GNU C++ 的 SSE SSE2 和 SSE3
是否有一个简单的教程让我在 GNU C++ 中快速掌握 SSE、SSE2 和 SSE3？如何在 SSE 中进行代码优化？
c++ - 良好的便携式 SIMD 库
任何人都可以推荐提供 ac/c++ API、适用于 Intel 和 AMD 扩展以及 Visual Studio、GCC 兼容的便携式 SIMD 库。我正在寻求加快诸如缩放 512x512 双精度数组之类的速度。矢量点积、矩阵乘法等。
到目前为止，我发现的唯一一个是： http ://simdx86.sourceforge.net/但正如第一页所说，它不能在 Visual Studio 上编译。
从我收集的信息来看，还有英特尔 IPP 不适用于 AMD。还有来自 AMD 的 Framewave，但我在编译和链接他们的库时遇到了一些问题，他们的论坛完全死了。有人设法在任何地方使用 Framewave 吗？
谢谢。
iphone - 使用 iPhone 的 SIMD 浮点单元将浮点数转换为整数
我目前正在尝试使用 Shark 优化一些与 DSP 相关的代码，发现我在浮点到整数的转换中浪费了很多时间：
由于 iPhone 似乎有一个 ARM11 FP 协处理器，我想知道是否可以用 FTOSI 指令替换我的代码。ARM 网站上提供了一些文档，但我没有内联手动优化程序集的经验。以前有人这样做过吗？
我想我可以内联代码
但是如何检查指令是否可用？
我怎样才能传递我的价值？
EDIT1：正如路易斯已经指出的那样，我忘了提到我正在编译时关闭了“Compile for Thumb”。
EDIT2：因为我想将浮点数转换为有符号的 Int16 而不是无符号的 Int，所以我将 ARM 指令从 FTOUI 更改为 FTOSI。这是原帖中的一个错误。
parallel-processing - 是否可以使用 OpenCL 框架执行 MIMD？
很快，我们将拥有能够对多个数据 (MIMD) 执行多个指令的 nVidia GTX 300。我想知道OpenCL是否可以执行MIMD？