Parasail is a SIMD C (C99) library containing implementations of the Smith-Waterman (local), Needleman-Wunsch (global), and semi-global pairwise sequence alignment algorithms. Here, semi-global means insertions
Opal (ex Swimd) is SIMD C/C++ library for massive optimal sequence alignment. Opal is implemented mainly by Rognes's "Faster Smith-Waterman database searches with inter-sequence SIMD parallelisation". Main difference is that Opal offers support for AVX2 and 4 alignment modes instead of just ...
SIMDCompressionAndIntersection: A C++ library to compress and intersect sorted lists of integers using SIMD instructions https://github.com/lemire/SIMDCompressionAndIntersection The FastPFOR C++ library : Fast integer compression https://github.com/lemire/FastPFor High-performance dictionary coding https:...
正如你所看到的,我使用add_library()来生成一个全局可见的目标cars,并使用target_include_directories()将其添加到其公共包含目录中。这允许main.cpp不提供相对路径即可包含cars.h文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 #include "car.h" 我们可以在嵌套列表文件中看到add_library()命令,所以我们是在...
Apache C++ Standard Library: 是一系列算法,容器,迭代器和其他基本组件的集合。 APR: Apache可移植运行时库。另一个跨平台的库。 ASL: Adobe源代码库提供了同行的评审和可移植的 C++ 源代码库。 Boost: 大量通用 C++ 库的集合。 BDE: 来自于彭博资讯实验室的开发环境。 Cinder: 提供专业品质创造性编码的开源...
包含-fsimple=1 的所有功能,当 -xvector=simd 生效时,还允许使用 SIMD 指令计算约简。 编译器尝试主动浮点优化,这可能导致很多程序因舍入更改而产生不同数值结果。例如,-fsimple=2 允许优化器将给定循环中 x/y 的所有计算都替换为 x*z,其中保证在循环中至少对 x/y 进行一次求值,z=1/y,并且已知 y 和z...
1.3 SIMD计算 SIMD计算 AI Core内部所支持的核心计算主要包括标量、向量跟矩阵计算。向量处理可以在一个时钟周期内处理多个数据的计算,如NPU一个核可在1时钟周期内处理128个FP16的加法。矩阵计算时,NPU一个核在一个时钟周期内可以处理16×16×16的矩阵乘法。 SIMD,全称单指令多数据计算(Single in struction, Multip...
包含-fsimple=1 的所有功能,当 -xvector=simd 生效时,还允许使用 SIMD 指令计算约简。 编译器尝试主动浮点优化,这可能导致很多程序因舍入更改而产生不同数值结果。例如,-fsimple=2 允许优化器将给定循环中 x/y 的所有计算都替换为 x*z,其中保证在循环中至少对 x/y 进行一次求值,z=1/y,并且已知 y 和z...
如今最热且重度依赖硬件加速的深度学习应用并没在本文中讨论,事实上MATLAB从R2017b就已经开始支持针对深度学习推断生成C/C++代码,并可利用硬件来加速深度学习的推断,包括NVIDIA的桌面与服务器GPU及嵌入式GPU(通过CUDA实现)、ARM Mali GPU与ARM Neon核(通过Arm Compute Library实现),或者...
It has no functionality - it is a transparent wrapper around u16 and can be used with half or any other half-precision library. use simsimd::SpatialSimilarity; use simsimd::f16 as SimF16; use half::f16 as HalfF16; fn main() { let vector_a: Vec<HalfF16> = ... let vector_b: ...