单指令，多数据（SIMD）是使每个指令在小块或数据元素矢量上操作的概念。 CPU矢量指令集包括：x86 SSE和AVX，ARM NEON和PowerPC AltiVec。为了有效地使用SIMD指令，数据需要采用数组结构形式，并且应该在更长的流中发生。天真的“SIMD优化”代码通常比原始代码运行速度慢。
我的程序添加了浮点数组，并在通过 MSVC 和 G++ 进行最大优化编译时展开 4 倍。我不明白为什么两个编译器都选择展开 4x，所以我做了一些测试，发现只有
在 Rust 中查找 comptime 中的 SIMD 行数
我为点积编写了以下 simd 友好的代码： pub fn scalar_product_simd(a: &[T], b: &[T]) -> T 在哪里 T：乘法 + 求和 + 复制 + 加法 我为点积编写了以下 simd 友好的代码： pub fn scalar_product_simd<T>(a: &[T], b: &[T]) -> T where T: Mul<Output = T> + Sum + Copy + Add<Output = T>, { const CHUNK_SIZE: usize = 4; assert!(a.len() >= CHUNK_SIZE && b.len() >= CHUNK_SIZE && a.len() == b.len()); let mut i = 0; let mut acc = a .chunks_exact(CHUNK_SIZE) .zip(b.chunks_exact(CHUNK_SIZE)) .map(|(aa, bb)| { i += CHUNK_SIZE; aa.iter().zip(bb).map(|(&x, &y)| x * y).sum() }) .sum(); // handle remaining elements acc = acc + scalar_product(&a[i..], &b[i..]); acc } 如何根据编译参数和T类型的大小来设置CHUNK_SIZE值。例如，对于 T:f64 和 AVX2 CHUNK_SIZE 将等于 4 ？ 也许有一种正确的方法可以使用 std::simd 重写此代码？ 我认为我不完全理解你的问题，但是如果你想根据 CHUNK_SIZE 的类型拥有不同的常量 T 值，并且你想要支持的 T 数量有限，你可以创建一个辅助特征。 trait SimdHelper { const CHUNK_SIZE: usize; } impl SimdHelper for f64 { const CHUNK_SIZE: usize = 4; } pub fn scalar_product_simd<T>(a: &[T], b: &[T]) -> T where T: Mul<Output = T> + Sum + Copy + Add<Output = T>, T: SimdHelper, { const CHUNK_SIZE: usize = <T as SimdHelper>::CHUNK_SIZE; ... }
考虑一个 n x m 浮点数矩阵，比如 A={a_{ij}}，其中 n 和 m 非常大。我想计算一个 n x n 对称矩阵，比如 B={b_{ij}}，其通用条目 b_{ij}=\sum_{k=1}^{m} a_{ik}*a_{jk}/m，夫...
我在 MacOS Ventura 上的 clang++ 中链接 std::experimental::simd 操作时遇到问题。这是我最小的失败： #包括 使用 std::experimental::simd； int main(...
在 SSE2 上进行无符号 64 位比较的最有效方法是什么？
PCMPGTQ 在 SSE2 上不存在，并且本身不适用于无符号整数。我们的目标是为无符号 64 位比较提供向后兼容的解决方案，以便我们可以将它们包含到...
我有以下方法计算给定数组的点积： 静态双 DotProduct(uint[] vecA, uint[] vecB) { 双点积 = 0; 对于 (var i = 0; i < vecA.Len...
我正在开发一种生物信息学工具。我对应用 SIMD 来提高其速度感兴趣。给定两个长度相等的字符串，我想快速计算这两个字符串的索引总数...
如何使用 SIMD 优化这个“点积”函数？它是 Mat4x4 * Vec4，但具有巨大的跨步访问
我在尝试为该函数获得最佳加速时遇到了一个大问题，但我无法编写击败自动矢量化器的有效 SIMD 代码。我需要写一些 SIMD 来击败它，但我已经完成了......
我正在学习 ARM-v8 Aarch64 SIMD 指令，希望可以优化一些计算。在本例中，我正在寻找 4xf32 向量的模运算。 我怎样才能实现模数...
使用 SIMD 指令快速搜索 uint8_t 向量中的特定位置
我有一个由 uint8_t 符号组成的向量 V，我需要将其划分为一系列不重叠的短语。划分算法很简单：如果 V[i-1]>V[i] 且 V[i]&...
使用 AVX512 指令，我可以使用索引向量从数组中收集 16 个单精度值。然而，这样的收集操作效率并不高，并且仅以 2 标量的速率发出......
考虑到包装了shared_ptr和std::span的代码以实现一些额外的类型安全： 模板 类向量{ 民众： 自动开始() { std::begin(data_); } 自动结束() { std::end(data_)...
所以我有一组具有混合值的数据用于打包目的，如下所示： {(Point_x, Point_y, Point_z, 标量),(Point_x, Point_y, Point_z, 标量),(Point_x, Point_y, Point_z, 标量),...}...
如果我编写一个使用SVE指令的程序，并在支持256位宽度SVE寄存器集的ARM平台上编译它。然后将可执行文件复制到支持512位宽度的ARM平台...
阅读 Zig 语言参考后，我发现向量部分指出 @Vector 将在可能的情况下使用 SIMD 指令。后续有一个示例 const a = @Vector(4, i32)...
我正在用 C++ 编写一个应用程序，我想使用 SIMD 的内在函数。 现在我想为不同的架构（如 SSE、AVX2 和 AVX512）编写单独的代码。 我可以在运行时检查哪个硬件...
我有一个长度正好为 15 的数组。如果它的长度正好为 16，我的函数就会有一个很好的优化 simd 实现。出于性能原因，我想假装它是 len...
我正在尝试将其转换为 AVX2： // 并行数组 int16_t* 数字 = ... int16_t* 容量 = ... int** 数据 = ... int* 自由指针 = ... 对于 (int i = 0; i < n; i++) { if (Nums[i] == 0)...
Visual Studio 无法识别 __AVX2__ 或 __AVX__
我正在用 C++ 实现一个简单的 SIMD 包装器。 为了使其跨平台，我使用 CMake 通过 Visual Studio 设置项目 我添加了 /Arch:AVX2，但 Visual Studio 无法识别 __AVX2__ ...
我使用 SIMD 优化了某些算法，使得它们与 L1 缓存相比具有延迟限制。由于只有 C# 编译器知道的原因， said 莫名其妙地发出只使用 ym 的代码...