相关疑难解决方法(0)

SSE2具有在单精度浮点数和32位整数之间转换向量的指令.

• _mm_cvtps_epi32()
• _mm_cvtepi32_ps()

但是没有双精度和64位整数的等价物.换句话说,他们失踪了:

• _mm_cvtpd_epi64()
• _mm_cvtepi64_pd()

似乎AVX也没有它们.

模拟这些内在函数的最有效方法是什么？

我有以下代码片段:

#include <cstdio>
#include <cstdint>

static const size_t ARR_SIZE = 129;

int main()
{
  uint32_t value = 2570980487;

  uint32_t arr[ARR_SIZE];
  for (int x = 0; x < ARR_SIZE; ++x)
    arr[x] = value;

  float arr_dst[ARR_SIZE];
  for (int x = 0; x < ARR_SIZE; ++x)
  {
    arr_dst[x] = static_cast<float>(arr[x]);
  }

  printf("%s\n", arr_dst[ARR_SIZE - 1] == arr_dst[ARR_SIZE - 2] ? "OK" : "WTF??!!");

  printf("magic = %0.10f\n", arr_dst[ARR_SIZE - 2]);
  printf("magic = %0.10f\n", arr_dst[ARR_SIZE - 1]);
  return 0;
}

如果我在MS Visual Studio 2015下编译它,我可以看到输出是:

WTF??!! …

我有一个__m256包含随机位的值。

我想，以“解释”，就得到另一个__m256保存float 在值均匀 [0.0f, 1.0f]范围。

计划使用：

__m256 randomBits = /* generated random bits, uniformly distribution */;
__m256 invFloatRange =  _mm256_set1_ps( numeric_limits<float>::min() ); //min is a smallest increment of float precision

__m256 float01 =  _mm256_mul(randomBits, invFloatRange);
//float01 is now ready to be used

问题 1：

但是，这会在非常罕见的情况下导致问题，其中randomBits所有位都为 1，因此是 NAN？

我能做些什么来保护自己免受这种伤害？

我希望float01永远是一个可用的数字

问题2：

使用上述方法获得后，[0 到 1] 范围会保持一致吗？我知道 float 在不同幅度下具有不同的精度