计算8个AVX单精度浮点向量的8个水平和
是指对8个AVX单精度浮点向量中的每个向量进行求和操作，得到一个包含8个元素的向量，其中每个元素是对应位置上向量的水平和。
AVX（Advanced Vector Extensions）是一种SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集扩展，用于提高向量化计算的性能。它可以同时处理多个数据元素，加速浮点运算和向量处理。
计算8个AVX单精度浮点向量的8个水平和可以使用AVX指令集中的求和指令来实现。在x86架构的处理器上，可以使用AVX指令集中的vaddps指令将8个向量的对应元素相加，得到一个包含8个元素的向量。
这个计算可以在云计算环境中进行，通过使用云计算提供商的虚拟机实例或容器服务，可以部署运行支持AVX指令集的计算任务。腾讯云提供了多种云计算产品，例如云服务器、容器服务、弹性计算等，可以满足不同场景下的计算需求。
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以上是关于计算8个AVX单精度浮点向量的8个水平和的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助。
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如何监控进程的SIMD (SSE，AVX，AVX2，AVX-512)指令的使用量？例如，htop可以用于监视一般的CPU使用情况，但不能专门用于监视SIMD指令的使用情况。
浏览 4提问于2020-02-06得票数 1
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在上一代带有标志的i7处理器上使用GCC 4.8.1：
-O3 -ftree-vectorizer-verbose=5 -fomit-frame-pointer -DNDEBUG -fno-operator-names -msse2 -mfpmath=sse -march=native -funsafe-math-optimizations -ffast-math
(例如所有的“哼哼！”)
我得到：
.cpp:31:note: not vectorized: relevant stmt not supported: D.56044_367 = __builtin_logf (D.55726
浏览 4提问于2014-03-27得票数 5
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是否可以在Fortran中测试处理器是否是向量，并找出向量的最大长度？
我检查了cpuinfo，如下所示
processor : 0
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 6
model : 63
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2697 v3 @ 2.60GHz
stepping : 2
microcode : 0x27
cpu MHz : 1201.078
cache size : 17920 KB
physical id : 0
siblings : 7
co
浏览 3提问于2015-07-15得票数 0
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-march=corei7-avx -mtune=corei7-avx或-march=corei7 -mtune=corei7 -mavx命令行选项到MinGW和-mfpmath=sse命令行选项(甚至与-mfpmath=both)允许在数学例程中使用AVX指令吗？注意，来自的不起作用(这是MinGW上最近构建的“不可识别的选项”)。
浏览 2提问于2012-12-06得票数 0
在AVX/AVX 2中，我只能找到，这是用于__m256i的。没有方法来流加载__m256d，为什么？(我希望在不污染CPU缓存的情况下加载它)
是否有任何障碍来做以下(积极的铸造)？
__m256d *pDest = /* ... */;
__m256d *pSrc = /* ... */;
/* ... */
const __m256i iWeight = _mm256_stream_load_si256(reinterpret_cast<const __m256i*>(pSrc));
const __m256d prior = _mm256_div_pd(*reinter
浏览 2提问于2017-07-04得票数 6
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模运算向量化
、、
这是一个循环：
long a* = new long[32];
long b* = new long[32];
double c* = new double[32];
double d = 3.14159268;
//set a, b and c arrays
//.....
for(int i = 0; i < 32; i ++){
d+= (a[i] % b[i])/c[i];
}
如何使用英特尔C++矢量化功能(例如#杂注simd或sse指令)实现此循环？
如果我写道：
#pragma simd reduction(+:c)
for(int
浏览 1提问于2013-09-24得票数 0
旧的在CUDA只支持1，2和4通道纹理(例如，我会垫RGB颜色到RGBA)。新的数据自动化系统支持3通道纹理吗？
(我目前无法使用更新的nVidia卡，文档开始让我眼花缭乱地寻找答案)。
浏览 7提问于2016-06-30得票数 2
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我刚刚听说iphone本身不能做双倍的工作，因此比普通的浮动要慢得多。
这是真的吗？证据呢？
我对这个问题非常感兴趣，因为我的程序需要高精度的计算，而且我必须在速度上做出妥协。
浏览 1提问于2009-10-26得票数 47
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下面是一个CUDA编程示例，它基本上是用C语言编写的，但其中包含了NVidia CUDA函数。我一直在尝试解释这个代码示例，并弄清楚它试图做什么。我的问题是，这个程序编译得很好，但是它需要什么参数？例如，这个CUDA程序是在linux模拟器中运行的，但是在运行./program时，它会返回：
用法：./程序编号分段错误
程序的输入参数是什么。谢谢。
#include <assert.h>
#include <stdio.h>
//#define N 100000
__host__ void saxpy_host(int length, float alpha, fl
浏览 1提问于2013-03-16得票数 4
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在我的项目中，我使用特征3.3库对6x6矩阵进行计算。我决定调查一下AVX指令是否真的比SSE更快。我的CPU确实支持这两个集：
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1607 v2 @ 3.00GHz
flags : ... sse sse2 ... ssse3 ... sse4_1 sse4_2 ... avx ...
因此，我使用两组不同的标志用gcc4.8编译了一个如下所示的小测试：
$ g++ test-eigen.cxx -o test-eigen -march=native -O2 -mavx
$ g++ tes
浏览 37提问于2017-07-25得票数 4
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根据，SMX有192 CUDA核和64双精度单元(DPU)。对于一个K20Xm，在2688核上总共有14 SMX，这意味着只有CUDA核被计算。那么DPU到底是用于什么用途的，它们的使用与核心有什么关系呢？
我的想法：
a) CUDA核心不能进行双精度操作，只有DPU才能做到。因此，在DPU忙的时候，CUDA核心是免费的。
( b) CUDA核心在某种程度上需要一个双精度单元来进行双精度操作，因此只有128的192 CUDA核可以用于其他工作。
干杯，安迪
浏览 2提问于2013-12-09得票数 0
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3回答
是否有一种方法使用AVX/SSE来获取浮标向量，将其四舍五入，并生成一个ints向量？所有的底层固有方法似乎产生了一个浮点的最后向量，这是奇怪的，因为舍入会产生一个整数！
浏览 6提问于2016-05-07得票数 5
1回答
在单指令多路复用和并行化方面，AVX2和AVX512有什么不同？它们是相同的还是不同的？我刚刚看到AVX512中使用了double8，而AVX2使用了double4？
我使用PyOpenCL用C语言编写内核代码，不确定会有什么不同。
浏览 21提问于2019-12-03得票数 2
1回答
“我想我知道”所有的X86/X64处理器浮点单元都有80位的宽度，但我没有找到任何关于这方面的实质性文档。
有什么推荐人吗？
浏览 3提问于2012-02-22得票数 0
avx引入指令vperm2f128 (通过_mm256_permute2f128_si256公开)，avx2引入vperm2i128 (通过_mm256_permute2x128_si256公开)。
它们似乎都在做完全相同的事情，它们各自的延迟和吞吐量似乎也是相同的。
那么为什么这两种指令都存在呢？这背后一定有什么道理吗？也许我忽略了什么？考虑到avx2使用的是avx引入的数据结构，我无法想象有一个处理器能够支持avx2，而不支持avx。
浏览 0提问于2018-12-07得票数 11
2回答
有两个int矩阵A和B，有超过1000行和10K列，我通常需要将它们转换为浮动矩阵以获得加速比(4x或更多)。
我想知道为什么会这样？我意识到在浮点矩阵乘法中存在大量的优化和矢量化，如AVX等。但是，对于整数有这样的AVX2指令(如果我没有弄错的话)。而且，对于整数，不能使用SSE和AVX吗？
为什么在矩阵代数库(如Numpy或Eigen )下面没有一个启发式的方法来捕捉这一点，并像浮点一样更快地执行整数矩阵乘法？
关于接受的答案：虽然@sascha的答案非常有用，但@chatz的答案是int乘乘法速度慢的实际原因，不管是否存在BLAS整数矩阵运算。
浏览 11提问于2017-07-28得票数 26
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SSE/AVX矢量类型的差异
、、、、
_m256i、_m256d和_m256之间的区别是什么？和
_m128i、_m128d和_m128之间的区别是什么
浏览 1提问于2012-06-08得票数 1
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我经常需要使用双倍，因为准确性的原因，但我想存储的结果作为浮动。什么是最佳方式？我正在使用：
SSE2：_mm_store_sd((double*)dst, _mm_castps_pd(_mm_cvtpd_ps(xmm)));
AVX：_mm_storeu_ps(dst, _mm256_cvtpd_ps(ymm));
AVX512：_mm256_storeu_ps(dst, _mm512_cvtpd_ps(zmm));
有什么改进的想法吗？
浏览 1提问于2018-10-18得票数 1
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如何将单个32位浮点加载/转换为AVX 256 ymm寄存器，以便所有8个浮点都来自单个浮点源？
以前，我使用AVX128XMM寄存器将单个浮点数加载到4个压缩浮点数中。
movss xmm7,[eax];
shufps xmm7,xmm7,0;
add eax, 0x4;
浏览 2提问于2012-05-19得票数 3
我有一些代码，是在特斯拉和费米代芯片组上编译和测试的。
在所有特斯拉代芯片(260,280，c1060)中，输出是一致的。
在所有费米代芯片(460-580，c2080)中，输出是一致的。
然而，在特斯拉和费米两代之间，输出图像略有不同。
这是意料之中的吗？代码中有浮点数学，精度是我的第一个怀疑，但我在Nvidia的文档中找不到任何提到它的地方。
浏览 0提问于2011-06-08得票数 0
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我必须使用sse/sse2实现矩阵-向量乘法。向量和矩阵都很大。矩阵为双精度，向量为浮点型。
重点是我必须在浮点数上做的所有计算-当我从矩阵中获得数据时，我将其提升为浮点数，进行计算并获得浮点数向量(稍后在浮点数上进行一些额外的计算后，我必须将一些浮点值(浮点数矩阵)添加到双精度值(双精度矩阵)中。
我的问题是，我如何使用SSE/SSE2来做这件事-问题是double-我有指向double*的指针，我必须以某种方式将4个double转换为4个浮点数以适应__mm128……有什么要做的介绍吗？
浏览 0提问于2011-02-28得票数 2
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将浮点数转换为双精度时的精度损失
、、、、
我想我的c++程序遇到了精度问题。我不明白为什么我的价值观会得到不同的结果。
如果我这样写，res等于1321.0000001192093：
float sy = -0.207010582f;
double res = -1512.*((double)sy - (2. / 3.));
但是如果我这样写，res2等于1320.9999999839999：
double res2 = -1512.*(-0.207010582 - (2. / 3.));
为什么在我写这篇文章的时候，甚至syd和syd2都不一样：
double syd = -0.207010582f;
double syd2 =
浏览 1提问于2021-03-30得票数 0
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在AVX中找到绝对值
、、、、
在其中一种解决方案中，他/她找到了AVX矢量的abs(inp)，
__m256 sign_bit = _mm256_set1_ps(-0.0f)；__m256 inp_abs = _mm256_andnot_ps(sign_bit，inp)；
这背后的逻辑是什么？
浏览 0提问于2020-08-26得票数 1
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是否存在使用单一数据类型而不是双精度数据类型更有意义的情况？根据我的搜索，double的缺点是它需要更多的空间，这对于大多数应用程序来说不是问题。在这种情况下，所有的浮点数都应该是双精度的吗？
一点背景信息:我正在使用一个应用程序，它处理大量关于坐标和化学物质的数据。一些客户已经注意到，在导入数据的电子表格时，一些高精度的值会四舍五入为单精度。
浏览 2提问于2009-12-09得票数 6
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数据库、RAM和重新性能
、、、
我有5 1GB的字典，其中key是单词，value是300d的数字矢量，但我只有1 1GB的RAM (减去200MB的服务器)和50 1GB的ssd。我的目标是对输入句子中的每个单词进行相对快速(1-3秒)的向量检索。
哪种类型的存储系统最适合这类任务？像Mongo这样的非good数据库是一个好的选择吗？
如果是这样的话，有没有一种方法可以计算出mongo需要的最小缓存内存，这个解决方案在给定的硬件上可行吗？
谢谢。
浏览 2提问于2019-02-20得票数 0
我想我应该熟悉x86 SIMD扩展。但在我开始之前我就遇到了麻烦。我找不到一个很好的概览，其中哪些仍然相关。
几十年来，x86体系结构积累了大量的数学/多媒体扩展：
MMX
3快！
SSE
SSE2
SSE3
SSSE3
SSE4
AVX
AVX2
AVX512
我是不是忘了什么？
新的是旧的超集，反之亦然？或者它们是互补的？
他们中的一些人反对吗？其中哪一项仍然相关？我听说有人提到“遗留SSE”。
其中有些是相互排斥的吗？也就是说，它们是否共享相同的硬件部件？
我应该一起使用哪一个来最大限度地利用现代英特尔/ AMD CPU上的硬件？为了便
浏览 2提问于2015-07-18得票数 37
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我快速浏览了CUDA编程指南w.r.t -使用快速数学优化，虽然附录C提到了要转换成一个内在的除法，但是没有提到乘法。我问这个问题的原因是，我的内核有很多乘法。我知道NVCC将尝试融合乘法和加法(当使用常规的“*”和“+”运算符时，而本质从未合并到FMAD操作中)。但是，如果我的代码乘法很重，那么如果使用与__fmul_rn类似的舍入SP，会有什么好处吗？
所以有两个问题：
使用快速数学选项是否将带有“*”运算符的乘法转换为像__fmul_rn这样的SP指令？
显式使用__fmul_rn的手工编码乘法会有性能上的好处吗？一个例子或一些数字可以帮助我理解。
浏览 11提问于2012-07-16得票数 5
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我们正在C中开发一个数值例程库，我们还不确定我们将使用单精度(float)还是双精度(double)，因此在决定之前，我们已经将类型SP定义为别名：
typedef float SP;
当我们运行单元测试时，它们都通过了我的机器(64位Ubuntu)，但是它们在我同事的机器上失败了(32位Ubuntu错误地安装在64位机器上)。
使用Git的bisect命令，我们找到了开始在他的机器和我的机器之间产生不同结果的确切差异：
-typedef double SP;
+typedef float SP;
换句话说，从双精度到单精度在我们的机器上产生不同的数值结果(在最坏的情况下，大约是1e-3的相对
浏览 1提问于2011-10-21得票数 7
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我想知道纹理内存是否可以用于32字节的结构？
一些朋友告诉我，最大的元素是uint4，它有16个字节。
你能给我一些建议吗？
浏览 1提问于2011-08-31得票数 1
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我正在用AVX(非AVX2)创建strlen函数.使用AVX，可以访问(YMM)寄存器，但是有一个问题.我所知道的对strlen函数的说明是：
vmovdqu
vpcmpeqb
vpmovmskb
但这些指令只适用于AVX中的“XMM”。如果我想和(YMM)一起使用，我需要一个AVX2-CPU .但我说的是AVX ..。现在要用'AVX‘和'YMM’寄存器创建一个strlen函数，我需要使用什么指令？
浏览 1提问于2019-10-30得票数 0
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2回答
我知道从AVX指令切换到SSE指令的现有代价，但在我的机器上(i7-3939K 3.2 the )，在我的机器(i7-3939k 3.2 the )上，从AVX指令切换到SSE指令会有很大的代价，即使我在AVX代码段之前和之后显式地使用了_mm256_zeroupper。
我已经编写了在32768个元素宽的2个缓冲区上进行32位浮点数和32位定点整数之间转换的函数。我将SSE2内部版本直接移植到AVX，一次做8个元素超过SSE4，期望看到显着的性能提升，但不幸的是，发生了相反的事情。
所以，我有两个函数：
void ConvertPcm32FloatToPcm32Fixed(int32* ou
浏览 1提问于2013-07-18得票数 4
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我对两个浮点数的加法有个问题。代码如下：
float a = 30000.0f;
float b = 4499722832.0f;
printf("%f\n", a+b);
为什么输出结果是450002816.000000？(正确的应该是450002832。)
浏览 3提问于2011-09-07得票数 4
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1回答
有没有人知道如何使用SSE/AVX (内部函数或程序集)实现 (升级和降尺度)算法？
我看了一些C实现，但是有很多分支，我不知道如何使用SSE/AVX巧妙地实现它。
示例-规范化的基数罪恶：
// C implementation
if (!x)
return sin(x*M_PI)/(x*M_PI);
else
return 1;
// AVX implementation
PXOR ymm0, ymm0
MOVAPD ymm1, [x] // x - array of double
CMPPD ymm0, ymm1, 0 // if (!x)
// what now?
浏览 3提问于2015-12-10得票数 3
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我想知道GPU服务器中的M40 显存是多少的，是12G还是24G能不能标识清楚，只写M40看不懂
[附加信息]
浏览 1517提问于2018-09-28
1回答
GLSL片段着色器的构造
、、、
我的GLSL着色器有问题。当我想编译片段着色器部件时，我得到以下错误：
0:24: error(#181) Cannot be used with a structure: out
error(#273) 1 compilation errors. No code generated
所以问题就在我的out变量周围，我想。这是我的片段着色器：
#version 410
uniform mat4 gWVP;
uniform mat4 gWorld;
uniform sampler2D gColorMap;
in VSOutput
{
vec3 Wor
浏览 5提问于2013-08-31得票数 1
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-有这样的文字：
4单精度性能计算为2倍数乘以基本核心时钟速度。
例如，对于GeForce GTX 970，我们可以计算性能：
1664个核心* 1050 MHz * 2 =3494 GFlops峰值(3494 400 MFlops)
这一数值，我们可以看到列处理功率(峰值) GFLOPS -单精度.
但是为什么我们必须用2乘以2
这里写着：
SMM使用基于象限的设计，每个32核处理块具有一个专用的翘曲调度器，能够在每个时钟上发送两个指令。。
好的，nVidia Maxwell是超标量结构，每个时钟发送两个指令，但是一个CUDA核心(FP32-ALU)每个时钟可以处理多于一个
浏览 2提问于2015-10-02得票数 5
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我有一个代码，我必须在数字上工作。为此，我创建了自己的C++类fp16，其中包含与此类型相关的所有运算符(算术逻辑运算符、关系运算符)，同时使用带有半精度浮点数的数字。
半精度浮点=1个符号位、5个指数位、10个有效位数= 16位
单精度浮点数=1个符号位、8个指数位、23个有效位数= 32位
因此，我要做的是将单精度浮点数转换为半精度浮点数：
对于有效位数-我使用截断，即从32位中松散13位，以获得10位有效数的半精度浮点数。
我该怎么处理指数位呢？如何从8个指数位变成5个指数位？
任何好的阅读材料都会有所帮助。
浏览 10提问于2011-09-15得票数 3
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Ruby单精度数
、、
我正在尝试在Ruby中使用Windows上的COM组件，它要求数字以单精度表示。
在C#中，我可以将数字从双精度转换为单精度，如下所示。
float mynumber = (float)2.0
如何在Ruby中创建单精度浮点数？
浏览 2提问于2011-11-17得票数 3
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我已经将一些代码从Fortran翻译到了C++，这两种代码都给出了一个给定输入的相同结果，除了数据集中的两个数据点。
我的代码计算了点之间的距离，并对这些信息做了一些有趣的事情。C++代码中的两个点在Fortran中位于一个距离和一个不同的距离。代码很长，所以我不会发出去。
这让我觉得很奇怪，因为这两个“奇怪点”就在我的代码中间，而其他106个点的行为都是一样的。
我已经读过“戈德堡报”了，它让我相信，在我的32位系统中，真实的和浮动的应该是一样的。
浏览 2提问于2013-11-17得票数 4
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我知道你用一个水平和垂直矩阵来过滤每个像素，这个矩阵提供了一个水平和垂直的梯度。渐变表示沿各自轴的色差。我能理解。我不明白的是，我们的最终值是如何通过对梯度的平方，相加，然后取其平方根来计算的。这一定是有道理的，但我不太明白。
浏览 3提问于2013-11-04得票数 1
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根据我的CPU的系列类型(如果是AVX2或AVX512)，我是否被限制只能使用AVX2或AVX512？
我正在使用PyOpenCL包用Python语言编写一个openCL程序，我想优化AVX2 SIMD技术。我知道AVX2是256位指令，而AVX512是512位指令，所以当我写内核函数时，我应该只使用double4变量来实现AVX2风格的指令吗？反之亦然，AVX-512风格的double8变量？
我的下一个问题是:我是否仅限于我的CPU类型支持什么？如果它支持AVX-256，我将不能在我的内核函数中运行double8变量并行化？
如果我的问题令人困惑，我很抱歉，因为我还在学习这个过程中。
谢谢
浏览 1提问于2019-12-04得票数 0
我想实现numpy.triu_indices(a，1) (请注意，第二个参数是1)在带有avx的c++中。下面的代码片段是我提出的代码的非矢量化版本。这里，a是长度(int)，第一和第二是两个输出数组。
void triu_indices(int a, int* first, int* second)
{
int index = 0;
for (int i=0; i < a; i++)
{
for(int j = i+1; j < a; j++)
{
first[index] = i;
浏览 0提问于2018-05-25得票数 0
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我正试图为Cortex-M4F建立一个项目。芯片有一个FPU，所以我使用-mfpu=fpv4-sp-d16 -mfloat-abi=hard构建，我不使用任何库来节省空间，所以我做了-nostdlib -fno-builtin。
现在我想使用浮点操作，但是当这样做时，我会得到一个链接器错误：
led1642gw_gain.c:(.text.led_calculateGain+0xc): undefined reference to `__aeabi_f2d'
led1642gw_gain.c:(.text.led_calculateGain+0x24): undefined refer
浏览 7提问于2014-10-21得票数 11
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我知道在AVX512中，你可以跨出1,2,4,8步长，但是如果我有一个任意的步幅，可以在10-1000之间？在编译时就知道了步幅。我明白了，指令不会成为瓶颈，内存可能会成为瓶颈。_mm512_set_ps是最有效的方法吗？
浏览 0提问于2021-07-13得票数 0
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由于所有的智能手机(至少是我能找到的智能手机)都有32位处理器，我想在大量计算中使用单精度浮点值将比使用双精度浮点值的性能要好得多。然而，情况似乎并非如此。
即使我避免类型转换，并尽可能使用FloatMath包，在比较基于浮点数的方法和基于双精度的方法时，除了内存使用之外，我几乎看不到任何性能上的改进。
我目前正在开发一个相当大的计算密集型声音分析工具，每秒可以进行几百万次乘法和加法运算。由于32位处理器上的双精度乘法需要几个时钟周期，而单精度需要1个时钟周期，所以我认为类型的变化会很明显……但它不是:-(
对此有什么好的解释吗？是由于Dalvik VM的工作方式，还是其他原因？
浏览 1提问于2011-02-24得票数 12
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2回答
为什么有两条按位或AVX指令？
、、、、
在AVX中，有两条指令可以执行按位操作-或VORPD和VORPS。医生说：
VORPD (VEX.256 encoded version)
DEST[63:0] <- SRC1[63:0] BITWISE OR SRC2[63:0]
DEST[127:64] <- SRC1[127:64] BITWISE OR SRC2[127:64]
DEST[191:128] <- SRC1[191:128] BITWISE OR SRC2[191:128]
DEST[255:192] <- SRC1[255:192] BITWISE OR SRC2[255:192]
和
VORP
浏览 3提问于2012-12-21得票数 7
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3回答
最近，我正在用有限差分法研究计算电动力学的数值解法。
求解器的实现非常简单，但是很难达到现代处理器的理论吞吐量，因为对加载的数据只有一个数学操作，例如：
#pragma ivdep
for(int ii=0;ii<Large_Number;ii++)
{ Z[ii] = C1*Z[ii] + C2*D[ii];}
Large_Number约为1,000,000，但不超过10,000,000
我曾尝试手动展开循环并编写AVX代码，但未能使其更快：
int Vec_Size = 8;
int Unroll_Num = 6;
int remainder =
浏览 6提问于2015-05-04得票数 1
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我知道浮点异常的含义，也知道如何在C++编程中获取这些异常( function: fetestexcept(FE_INEXACT/FE_UNDERFLOW/...)) 但是你能告诉我你在你的项目或编程过程中用过这些异常吗？浮点异常的用途是什么？
浏览 39提问于2021-04-19得票数 1
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