我编译了一个libsvm基准测试应用程序，它使用相同的模型在同一图像上执行svm_predict（）100次。 libsvm是通过在我的项目中直接包含svm.cpp和svm.h来静态编译的（MSVC 2017）。
编辑：添加基准细节
for (int i = 0; i < counter; i++)
{
std::chrono::high_resolution_clock::time_point t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
double label = svm_predict(model, input);
std::chrono::high_resolution_clock::time_point t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(t2 - t1).count();
total_time += duration;
std::cout << "\n\n\n" << sum << " label:" << label << " duration:" << duration << "\n\n\n";
}
这是我基准测试的循环，没有对libsvm代码进行任何重大修改。
100次运行后，如果我使用或不使用AVX指令，则一次运行的平均值为4.7 ms，没有差别。为确保编译器生成正确的指令，我使用英特尔软件开发仿真器检查指令组合
with AVX:
*isa-ext-AVX 36578280
*isa-ext-SSE 4
*isa-ext-SSE2 4
*isa-set-SSE 4
*isa-set-SSE2 4
*scalar-simd 36568174
*sse-scalar 4
*sse-packed 4
*avx-scalar 36568170
*avx128 8363
*avx256 1765
另一部分
without AVX:
*isa-ext-SSE 11781
*isa-ext-SSE2 36574119
*isa-set-SSE 11781
*isa-set-SSE2 36574119
*scalar-simd 36564559
*sse-scalar 36564559
*sse-packed 21341
我希望得到一些性能提升，我知道avx128 / 256/512使用不多，但仍然如此。我有一个i7-8550U CPU，你认为如果在skylake i9 X系列上运行相同的测试我会看到更大的差异吗？
编辑我为每个二进制文件添加了指令组合
With AVX:
ADD 16868725
AND 49
BT 6
CALL_NEAR 14032515
CDQ 4
CDQE 3601
CMOVLE 6
CMOVNZ 2
CMOVO 12
CMOVZ 6
CMP 25417120
CMPXCHG_LOCK 1
CPUID 3
CQO 12
DEC 68
DIV 1
IDIV 12
IMUL 3621
INC 8496372
JB 325
JBE 5
JL 7101
JLE 38338
JMP 8416984
JNB 6
JNBE 3
JNL 806
JNLE 61
JNS 1
JNZ 22568320
JS 2
JZ 8465164
LEA 16829868
MOV 42209230
MOVSD_XMM 4
MOVSXD 1141
MOVUPS 4
MOVZX 3684
MUL 12
NEG 72
NOP 4219
NOT 1
OR 14
POP 1869
PUSH 1870
REP_STOSD 6
RET_NEAR 1758
ROL 5
ROR 10
SAR 8
SBB 5
SETNZ 4
SETZ 26
SHL 1626
SHR 519
SUB 6530
TEST 5616533
VADDPD 594
VADDSD 8445597
VCOMISD 3
VCVTSI2SD 3603
VEXTRACTF128 6
VFMADD132SD 12
VFMADD231SD 6
VHADDPD 6
VMOVAPD 12
VMOVAPS 2375
VMOVDQU 1
VMOVSD 11256384
VMOVUPD 582
VMULPD 582
VMULSD 8451540
VPXOR 1
VSUBSD 8407425
VUCOMISD 3600
VXORPD 2362
VXORPS 3603
VZEROUPPER 4
XCHG 8
XGETBV 1
XOR 8414763
*total 213991340
第2部分
No AVX:
ADD 16869910
ADDPD 1176
ADDSD 8445609
AND 49
BT 6
CALL_NEAR 14032515
CDQ 4
CDQE 3601
CMOVLE 6
CMOVNZ 2
CMOVO 12
CMOVZ 6
CMP 25417408
CMPXCHG_LOCK 1
COMISD 3
CPUID 3
CQO 12
CVTDQ2PD 3603
DEC 68
DIV 1
IDIV 12
IMUL 3621
INC 8496369
JB 325
JBE 5
JL 7392
JLE 38338
JMP 8416984
JNB 6
JNBE 3
JNL 803
JNLE 61
JNS 1
JNZ 22568317
JS 2
JZ 8465164
LEA 16829548
MOV 42209235
MOVAPS 7073
MOVD 3603
MOVDQU 2
MOVSD_XMM 11256376
MOVSXD 1141
MOVUPS 2344
MOVZX 3684
MUL 12
MULPD 1170
MULSD 8451546
NEG 72
NOP 4159
NOT 1
OR 14
POP 1865
PUSH 1866
REP_STOSD 6
RET_NEAR 1758
ROL 5
ROR 10
SAR 8
SBB 5
SETNZ 4
SETZ 26
SHL 1626
SHR 516
SUB 6515
SUBSD 8407425
TEST 5616533
UCOMISD 3600
UNPCKHPD 6
XCHG 8
XGETBV 1
XOR 8414745
XORPS 2364
*total 214000270
您列出的几乎所有算术指令都适用于标量，例如，(V)SUBSD表示SUBstract Scalar Double。前面的V基本上只是意味着使用AVX编码（这也清除了SSE指令不执行的寄存器的上半部分）。但鉴于您列出的说明，几乎没有任何运行时差异。
现代x86使用SSE1 / 2或AVX进行标量FP数学运算，仅使用XMM向量寄存器的低元素。它比x87（更多寄存器和平坦寄存器集）稍好一些，但每条指令仍然只有一个结果。
有几千个压缩的SIMD指令，而大约3600万个标量指令，所以只有一个相对不重要的代码部分得到了自动矢量化，并且可以从256位向量中受益。