pyt*_*nic 5 c++ sse simd avx avx2
基本上,在结果向量中,我想为所有输入浮点值> 1保存1.0,而对于所有输入浮点值<= 1保存0.0.这是我的代码,
float f[8] = {1.2, 0.5, 1.7, 1.9, 0.34, 22.9, 18.6, 0.7};
float r[8]; // Must be {1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0}
__m256i tmp1 = _mm256_cvttps_epi32(_mm256_loadu_ps(f));
__m256i tmp2 = _mm256_cmpgt_epi32(tmp1, _mm256_set1_epi32(1));
_mm256_store_ps(r, _mm256_cvtepi32_ps(tmp2));
for(int i = 0; i < 8; i++)
std::cout << f[i] << " : " << r[i] << std::endl;
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但我没有得到正确的结果.这就是我得到的.为什么AVX2关系操作不适合我?
1.2 : 0
0.5 : 0
1.7 : 0
1.9 : 0
0.34 : 0
22.9 : -1
18.6 : -1
0.7 : 0
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我觉得最好用_mm256_cmp_ps你的问题.为此,我实施了以下计划.这比你想要的更多.如果你想保存它们,你应该设置所有mask元素1,但如果你想保存另一个数字,你可以将掩码值更改为你想要的任何值.
//gcc 6.2, Linux-mint, Skylake
#include <stdio.h>
#include <x86intrin.h>
float __attribute__(( aligned(32))) f[8] = {1.2, 0.5, 1.7, 1.9, 0.34, 22.9, 18.6, 1.0};
// float __attribute__(( aligned(32))) r[8]; // Must be {1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0}
// in C++11, use alignas(32). Or C11 _Alignas(32), instead of GNU C __attribute__.
void printVecps(__m256 vec)
{
float tempps[8];
_mm256_store_ps(&tempps[0], vec);
printf(" [0]=%3.2f, [1]=%3.2f, [2]=%3.2f, [3]=%3.2f, [4]=%3.2f, [5]=%3.2f, [6]=%3.2f, [7]=%3.2f \n",
tempps[0],tempps[1],tempps[2],tempps[3],tempps[4],tempps[5],tempps[6],tempps[7]) ;
}
int main()
{
__m256 mask = _mm256_set1_ps(1.0), vec1, vec2, vec3;
vec1 = _mm256_load_ps(&f[0]); printf("vec1 : ");printVecps(vec1); // load vector values from f[0]-f[7]
vec2 = _mm256_cmp_ps ( mask, vec1, _CMP_LT_OS /*0x1*/);
printf("vec2 : ");printVecps(vec2); // compare them to mask (less)
vec3 = _mm256_min_ps (vec2 , mask); printf("vec3 : ");printVecps(vec3); // select minimum from mask and compared results
return 0;
}
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输出mask = {1,1,1,1,1,1,1,1}是:
vec1 : [0]=1.20, [1]=0.50, [2]=1.70, [3]=1.90, [4]=0.34, [5]=22.90, [6]=18.60, [7]=1.00
vec2 : [0]=-nan, [1]=0.00, [2]=-nan, [3]=-nan, [4]=0.00, [5]=-nan, [6]=-nan, [7]=0.00
vec3 : [0]=1.00, [1]=0.00, [2]=1.00, [3]=1.00, [4]=0.00, [5]=1.00, [6]=1.00, [7]=0.00
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对于mask = {2,2,2,2,2,2,2,2}是:
vec1 : [0]=1.20, [1]=0.50, [2]=1.70, [3]=1.90, [4]=0.34, [5]=22.90, [6]=18.60, [7]=1.00
vec2 : [0]=0.00, [1]=0.00, [2]=0.00, [3]=0.00, [4]=0.00, [5]=-nan, [6]=-nan, [7]=0.00
vec3 : [0]=0.00, [1]=0.00, [2]=0.00, [3]=0.00, [4]=0.00, [5]=2.00, [6]=2.00, [7]=0.00
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这取决于_mm256_min_psNaNs用1.0替换NaN元素的非交换行为. NaN > 1.0 : NaN : 1.0= 1.0,因为NaN > anything总是假的.
请注意,7.0之前的gcc将128b _mm_min_ps内在函数视为可交换即使没有-ffast-math(即使它知道minps指令不是).使用最新的gcc,或确保gcc选择按照此算法所需的顺序使用操作数编译代码.(或使用clang).有可能gcc不会将操作数与AVX交换,只能与SSE交换(以避免额外的movapd指令),但最安全的是使用gcc7或更高版本.