深度学习框架系列(1)—AVX2cpu扩展指令集(1)@掘金 @CSDN #c语言 #cpp语言 - zidea于20240226发布在抖音,已经收获了1.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
#检查AVX2指令集 CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-mavx2" COMPILER_SUPPORTS_AVX2) if(COMPILER_SUPPORTS_AVX2) set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -mavx2") endif() ``` 这个例子使用`CheckCXXCompilerFlag`宏检查编译器是否支持AVX和AVX2指令集,并根据结果设置相应的标志。这样,你就可以确保在支持这些指...
C ++ AVX2:访问数组数组中的地址时出现段错误 C++ AVX2: Seg fault when accessing address within array of arrays 我正在使用AVX2指令对数组中的数组,名为test的2D数组和名为joined_pos的单独数组之间进行按位运算。 这是我的代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22...
对于快速BMI2pext**（Haswell或Zen 3及更高版本），如果您以vpmovmskb+ shift +vpmovmskb开始获取...
你的函数在我看来已经非常优化了，因为没有_mm256_mullo_epi8 intrinsic。除了切换AVX512，我不认为有...
不同的平台有不同的SIMD指令集,如Intel平台的指令集有MMX、SSE、AVX2、AVX512等(后者是对前者的扩展,本质一样),ARM平台是128位的NEON指令集。如果你希望用SIMD给算法加速,你首先需要学习不同平台的SIMD指令集,并为不同的平台写不同的代码,最后逐个测试准确性。这样无法实现write once, run anywhere的目标。
当然了，这里只是展示编译器会在一些情况下去生成这类指令。测试环境：Mac OS X + GCC 6.2 ...
直接的 CUDA 实现，让速度更快，并且可能接近 PyTorch；使用 SIMD 指令、x86 上的 AVX2 / ARM 上的 NEON（例如苹果 M 系列芯片的电脑）来加速 CPU 版本；更多新型架构，例如 Llama2、Gemma 等。看起来，想让速度更快的目的没有达到，这里不得不佩服 PyTorch 如今的效率。对于存储库，作者希望维护干净、简单的...
那么，仅用C语言如何训出LLM？千行C代码训完GPT-2 项目开篇介绍中，Karpathy还提到了自己目前正在进行的研究：- 直接使用CUDA实现，速度会快得多，可能接近PyTorch。- 使用SIMD指令加速CPU版本，x86上的AVX2/ARM上的NEON（比如苹果芯片）。- 采用更现代的架构，如Llama2、Gema等。对于repo，Karpathy希望同时维护...
向量化 - SSE、AVX 和 AVX2 可实现加速 我正在进行有关在MacOS上使用以下i7处理器的向量化基准测试: $ sysctl -n machdep.cpu.brand_string Intel(R) Core(TM) i7-4960HQ CPU @ 2.60GHz 我的MacBook Pro 是中 2014 年的。 我尝试使用不同的标志选项进行矢量化:我感兴趣的有三个,分别是 SSE、AVX 和 ...