正如你所见,STRIDE-1访问是GATHER操作符的特殊情况:LOAD操作。那为什么我们有单独的LOAD和GATHER操作(以及STORE和SCATTER),而不仅仅简化事情并仅使用GATHER?有2种解释,首先是一个历史问题:早期处理器仅实现LOAD指令在内存和标量寄存器之间移动数据。由于在标量域中,您可以使用单个标量索引访问任何元素,因此不需要更灵活的...
正如本文讨论的那样,如果使用方法合适,GATHER会达到和LOAD指令一样的性能。我们概述了一种新的访问模式,该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后,我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中,通过2个代表性示例,证明我们新的访问模式的效率及适用性。 1、引言 单指令多数据(SIMD)是一种并行概念,其特征在于...
1).存取操作(load/store/set) load系列可以用来从内存中载入数据到SSE/AVX提供的类型中,如: voidtest(){__declspec(align(16))floatp[]={1.0f,2.0f,3.0f,4.0f};__m128v=_mm_load_ps(p);} _mm_load_ps可以从16字节对齐的连续内存中加载4个32位单精度浮点数到__m128数据类型中(若不对齐则加载会出...
for (int t = 0; t < time; ++t) { auto profiler = Profiler(" SSE Maunl Unroll Test"); for (int i = 0; i < count; i += 16) { __m128 a = _mm_loadu_ps(buf + i); a = _mm_mul_ps(a, a); _mm_storeu_ps(buf + i, a); a = _mm_loadu_ps(buf + i + 4);...
专利摘要显示，本发明提供一种基于SIMD指令实现的快速求解正数倒数的方法，包括：S1.加载数据，是以32bit的整数倍加载，一个寄存器最多能够加载512bit数据；单精度浮点数为32bit，一个寄存器能够加载16个浮点数，所以一条SIMD指令能够同时对16个浮点数加载或计算，设Register1＝Ingenic_simd512_load((float)data)；...
在SIMD内存操作指令中，加载非对齐的数据可以使用带有u后缀的指令，如_mm_loadu_si128和_mm256_loadu...
QMM_NUMBER_TYPE_ simd_find_lines(const char *str, size_t start_offset) { const QMM_VAR_ m_find = QMM_SETONE_8_('\n'); const QMM_VAR_ m_str_0 = QMM_LOAD_(reinterpret_cast<const QMM_VAR_ *>(str + start_offset)); return QMM_COMPARE_8_MASK_(m_str_0, m_find)...
可以发现,float32 和 int32 的迭代轮次逐个增加,而int64 在sse128和normal模式下基本持平,avx256和avx512呈现增加趋势。可能原因是在sse128模式下,计算速度理论上增加100%,load和save的时间抵消了计算速度的收益。 另外,在编译时开启 -O3 最高级别的编译优化之后, int64 在 SIMD下提速非常明显,float32只有在 avx...
4个load内存指令 4个乘法指令 4个内存回写指令 而通过SIMD指令则可以按批的方式来更快的处理数据,由上图可以看到。原先的12个指令,减少到了3个指令。当代的X86处理器通常都支持了MMX,SSE,AVX等SIMD指令,通过这样的方式来加快了CPU的计算。 当然SIMD指令也是有一定代价的,从上面的图中也能看出端倪。
[4]; // S表 uint32x4x4_t x; //数据 uint32x4_t tmp_32x4, tmp1_32x4, tmp2_32x4, tmp3_32x4; uint8x16_t tmp_8x16, tmp1_8x16, tmp2_8x16; //---Load Data--- dec = vld1q_u8(SubData); for (int i = 0; i < 4; i++) { for (int j = 0; j < 4; j++) {...