假设我有16个8位整数,我想将它们加载到__m128i使用SSE2中:
__m128i v = _mm_set_epi8(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16);
我可以静态使用,_mm_set_epi8但我想动态地这样做; 值将在运行时决定.
C = userinput;
for(int i=0; i<16; i++)
{
load C*i on v at position i
}
我怎样才能做到这一点？
假设我有四个打包的整数.
__m128i val = _mm_set_epi32(42,64,123,456);
在val中翻转四个整数的符号(乘以-1)的最快方法是什么？
游乐场代码:
import simd
let test = int4(1,2,3,4) // this works
let x = 1
let test2 = int4(x,2,3,4) // doesn't work (nor does let x: Int = 1)
let y: Int32 = 1
let test3 = int4(y,2,3,4) // works
很显然,int4期望Int32的值,但在第一种情况下它似乎能推测出来而不显式指定Int的类型,但在第二种情况下(当整数首先被存储作为单独的变量)它没有.
这是Swift的预期行为吗？
我只是在Xeon Phi处理器中读取AVX内置的AVX512集,但似乎sse中的传统数据类型转换方法在avx512中不起作用,所以我可以问一下avx512中是否有任何类似的cpu设置可以转换unsigned char数组到短数据类型数组？提前致谢!
我们正在运行一个计算密集程度很高的项目,现在我们让编译器进行SSE优化.但是,我们不确定我们是否获得了代码的最佳性能.
我的理解是,我的理解是广泛的,但我没有找到很多关于此的建议:编写手工SIMD代码是否可以负担得起,或者换句话说值得努力？
在这里,可负担性意味着对成本效益的粗略估计,例如speedup / development_time,或在项目开发背景下合理的任何其他措施.
减少范围:
icc我有一个功能:
void Func(const int * a, const int * b, size_t size, int p, int * c)
{
for (size_t i = 0; i < size; ++i)
c[i] = (a[i]*b[i])%p;
}
此函数对整数数组执行许多模乘.所有整数都是正数.我需要提高其性能.
我想到了SSE和AVX.但它们没有向量化乘法的矢量化操作.或许我错了？
也许有人知道解决这个问题的任何可能性吗？
我正在查看版本4.5.0-preview1-26216-02Vector<T>的System.Numerics.Vectors命名空间.MSDN文档说:
Vector<T>是一个不可变的结构,表示指定数字类型的单个向量.实例的计数Vector<T>是固定的,但其上限取决于CPU寄存器.
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/system.numerics.vector-1(强调添加)
即使忽略误导的措辞" 计算向量的数量 [sic.] ",这句话似乎还不清楚,因为它暗示不同的Vector<T>实例可能有不同的 - 尽管"固定"到某些CPU限制 - "计数"(再次,究竟是什么'所谓的'计数'？)这里没有提到实际的Count属性 - 或者实际上在介绍页面的任何地方都没有提到.
现在通常情况下,我认为"只读"或"不可变"在描述实例的属性或字段时比传统上使用"固定",但在这种情况下,事实证明该Vector<T>.Count属性虽然是只读的,但也是静态的,因此与任何Vector<T> 实例无关.相反,它的值仅根据泛型类型参数而变化T(然后可能来自机器到机器,如图所示):
bool hw = Vector.IsHardwareAccelerated; // --> true
var c = (Vector<sbyte>.Count, Vector<short>.Count, Vector<int>.Count, Vector<long>.Count);
Debug.WriteLine(c); // --> (16, 8, 4, 2)
哦.
它基本上System.Int128是伪装的吗？是吗？我的问题是:
SIMD,但我认为这个库将允许使用的多少不是仅仅128位的更广泛的硬件加速的数据类型.我的HPSG解析引擎通常执行5,000+位的密集位计算向量.再假设我没有错过这一点,为什么不把它称为System.Int128/ …
我有n套A0,A2,...... An-1持有一套E的物品.
我将配置C定义为由n位组成的整数,因此C的值介于0和2 ^ n-1之间.现在,我定义以下内容:
(C) an item e of E is in configuration C
<=> for each bit b of C, if b==1 then e is in Ab, else e is not in Ab
例如,对于n = 3,配置C = 011对应于在A0和A1中但不在A2中的E项(NOT是重要的)
C[bitmap]是在集合中具有完全存在/不存在模式的元素的数量. C[001]是A0中不在任何其他集合中的元素数量.
另一个可能的定义是:
(V) an item e of E is in configuration V
<=> for each bit b of V, if b==1 then e is in Ab
例如,对于n = 3,(V)配置V = 011对应于A0和A1中的E项
V[bitmap]是所选集合的交集计数. (即位图为真的所有集合中有多少个元素的计数.) V[001]是A0中元素的数量. V[011] …
我知道如何使用_mm_test_all_zeros固有函数测试_m128i寄存器是否全部为零。
此内在函数的AVX2 / __ m256i版本是什么？如果一个不可用，测试SIMD寄存器中所有256位是否均为零的最快方法是什么？
我对向量化了解不多，但是我想了解为什么像python这样的语言无法通过库接口在可迭代对象上提供向量化，就像它提供线程支持一样。我知道许多numpy方法都是矢量化的，但是对于通用计算必须使用numpy可能会受到限制。
我目前的理解是，即使python与“ SIMD”模式匹配，它们也无法向量化它们。例如，理论上不应该对列表的理解或对该map()函数的使用进行矢量化处理，因为它们会输出一个列表，这是对来自输入列表的独立输入运行相同功能的结果吗？
凭着我的敏锐理解，似乎map()从理论上讲，无论何时我使用，我都应该能够创建一个代表该功能的指令集。那么输入中的每个元素只需通过已编译的同一函数运行即可。设计一种工具的技术挑战是什么，该工具会simd_map(func, iterable)尝试func“及时” 编译，然后从iterable处理器中提取批输入并利用处理器的simd功能来运行这些批处理func()？
谢谢！
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