SIMD寄存器中64位到32位整数的解释问题
SIMD寄存器是一种特殊的寄存器，用于执行单指令多数据（Single Instruction, Multiple Data）操作。它可以同时处理多个数据元素，提高数据处理的效率。在SIMD寄存器中，64位到32位整数的解释问题是指如何将64位整数解释为32位整数。
在SIMD寄存器中，64位到32位整数的解释通常有两种方式：截断（Truncation）和饱和（Saturation）。
- 截断（Truncation）：将64位整数的高32位直接截断，只保留低32位作为32位整数的值。这种方式会丢失高32位的数据，适用于不需要保留高位数据的场景。例如，将64位整数0x00000000FFFFFFFF截断为32位整数0xFFFFFFFF。
- 饱和（Saturation）：将64位整数的高32位与低32位进行比较，如果高32位大于32位整数的最大值（0x7FFFFFFF），则将32位整数设置为最大值；如果高32位小于32位整数的最小值（0x80000000），则将32位整数设置为最小值；否则，将64位整数的低32位作为32位整数的值。这种方式可以避免数据溢出，适用于需要保留高位数据但又不能溢出的场景。例如，将64位整数0x0000000080000000饱和为32位整数0x7FFFFFFF。
总结：
- SIMD寄存器中64位到32位整数的解释问题可以通过截断或饱和两种方式来处理。
- 截断方式直接截断高32位，适用于不需要保留高位数据的场景。
- 饱和方式根据高32位与32位整数的最大最小值进行比较，避免数据溢出，适用于需要保留高位数据但又不能溢出的场景。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云计算产品：https://cloud.tencent.com/product
- 腾讯云云原生产品：https://cloud.tencent.com/solution/cloud-native
- 腾讯云人工智能产品：https://cloud.tencent.com/solution/ai
- 腾讯云物联网产品：https://cloud.tencent.com/solution/iot
- 腾讯云移动开发产品：https://cloud.tencent.com/solution/mobile-development
- 腾讯云存储产品：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链产品：https://cloud.tencent.com/solution/blockchain
- 腾讯云元宇宙产品：https://cloud.tencent.com/solution/metaverse
相关·内容
1回答
浮点数的整数算法
、、、
我在xmm寄存器中有一个浮点值，我很想在它上做一些整数运算。所谓整数运算，我指的是位操作，如移位或按位运算和/或/或/xor。= 2;使用gcc编译时，这将将xmm0中的值复制到堆栈上，然后从堆栈加载到普通寄存器( eax )，执行整数运算，最后复制eax ->堆栈-> xmm。我的问题是，是否有一种在不通过堆栈的情况下
浏览 2提问于2013-06-16得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在处理整数和SSE，对于endianness如何影响数据在寄存器内和从寄存器中移动，我感到非常困惑。最初我的理解如下。如果我有一个由4个字节整数组成的数组，那么内存的布局如下所示，因为x86体系结构是小endian：
0D 0C 0B 0A 1D 1C 1B 1A 2D 2C 2B 2A .... nD nC nB nA其中字母A、B、C和D索引整数元素中的字节，数字索引
浏览 6提问于2014-06-04得票数 6
回答已采纳
1回答
我对上面的解释问题很困惑。我使用如下的内部函数设置了一个256位的向量寄存器，其整数值为4*64位的2^32：然后我想把它解释为8*32位整数： _mm256_storeu_si256(tmp_mask, vec_mask);
浏览 0提问于2017-01-29得票数 0
回答已采纳
1回答
编译警告OpenCL矩阵乘法
、、、、
__attribute__((num_simd_work_items(4)))__attribute__((reqd_work_group_size
浏览 1提问于2019-12-16得票数 3
回答已采纳
1回答
在桌面CPU上，交错整数和浮点计算(例如浮点数数组:在计算数组值的同时更新整数索引)比所有整数计算要快于所有浮点数计算。这是因为整数运算和浮点运算是由CPU的不同部分处理的，所以它们基本上可以同时处理。
对于较新的手机的CPU和ARM架构，总体上是一样的吗？
浏览 10提问于2020-07-19得票数 0
回答已采纳
在今天的CPU中，我们有许多核心，我们可以在高速缓存中加载数据以加快处理速度，我们还有SIMD指令(例如AVX)，它允许我们将其他操作与项数组相加(每个CPU时钟乘以8个整数)。该指令的缺点是向SIMD模块发送数据和指令的成本，以及将向量类型转换为基元类型的开销(对不起，我只熟悉C#的Vector) (我们目前还没有讨论代码的复杂性)。据我所知，当我们使用SIMD时，CPU的主<e
浏览 0提问于2018-11-20得票数 0
回答已采纳
1回答
用SIMD提取位
、、、、
我想从一个寄存器变量__mm256i src中提取8位，其位置由另一个由8个整数组成的__mm256i offset指定。例如:如果offset是[1,3,5,21,100,200,201,202]，我想从src获得第1、第3、第5、第100、第200、第201、第202位，并将它们打包到int8中。这个问题类似于，但我想用SIMD指令来解决，因为它要快得多。
浏览 2提问于2017-10-19得票数 5
回答已采纳
3回答
我有一个灰度矩阵(作为一个简单的数组实现)显示在显示器上：line 2: | d | e | f |例如，向左移动20%，因此：b_new = b * (1 - 0.2) + c * 0.2
c_new当然，因子(1 - 0.2)可以重用，但是我想知道是否有一种更明智的方法来计算结果(移位)矩阵？
浏览 0提问于2014-10-09得票数 0
在声明中：其余的储存在哪里？xmm寄存器是否有剩余部分的寄存器，如整数寄存器？我应该在x87指令中使用FPREM吗？据我所知，英特尔的手册在这个问题上是沉默的，许多研究并没有给出一个有用的答案。
浏览 0提问于2018-01-19得票数 1
回答已采纳
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)？
浏览 2提问于2017-07-04得票数 6
回答已采纳
1回答
$omp simd / #pragma omp simd指令有自己的想法。具体来说，这对我来说还不清楚什么是允许的simdlen值。如果我有一个具有一个浮点单元(FPU)的处理器核，它可以容纳256位矢量操作，我将使用simdlen(4)来处理64位浮点变量。但是，如果一个核心有两个具有128位寄存器的独立向量管道，我应该使用什么simdlen值？
浏览 3提问于2017-12-10得票数 1
回答已采纳
1回答
对于Java，我只知道Salsa20的Bouncy城堡实现。然而，该版本比AES-CTR和ARC4慢得多.
C中有很多库，但是在Java中有什么好的实现流密码吗？
浏览 0提问于2013-07-03得票数 6
回答已采纳
1回答
我通常编写可移植的C代码，并试图严格遵循编译器支持的特性的严格标准子集。
然而，我正在编写代码，利用ARM的v8密码扩展来实现SHA-1 (几天后，SHA-256 )。我面临的一个问题是，FIPS-180使用大端字节顺序指定哈希算法，而大多数基于ARM的OS是小端字节。如果它是一个整数操作数(在通用寄存器上)，我可以使用，但是我正在使用SIMD寄存器，因为它是ARMv8 Crypto工作的<
浏览 15提问于2022-09-13得票数 2
回答已采纳
1回答
我有两个寄存器像这样映射到一个变量我想让y=y- 4x但是正如你所看到的，现在我增加了4倍，而不是减去4倍。所以我的问题是，，这会是一次越狱行动吗？我知道比例因子必须是2的幂，比如1，2，4.但它是否是一个负数，如-4?这也是有效的</em
浏览 7提问于2022-04-11得票数 0
2回答
CPU的目的是提供高性能的数字运算，最终得到某种矢量指令集.基本上有两种：
SIMD.这在概念上很简单，例如，不只是拥有一组64位寄存器和操作，而是有第二组128位寄存器，并且可以同时在两个64位值的短向量上操作它在实现中变得很复杂，因为您还想选择对四个32位值进行操作，然后一个新的CPU生成提供256位向量，这需要一组全新的指令等等。旧的克雷式矢量指令，即向量开始时很大，例如4096位，但同时操作的</
浏览 13提问于2022-05-29得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个像这样的元组现在，我想将这些数组加载到sse寄存器中。.data());_mm_load_ps(get<2>(tuple).data());
但是根据，内部要求内存入口在一个16字节的边界上对齐如何确保数组满足该条件，或者是否应该使用未对齐的
浏览 1提问于2020-12-26得票数 1
回答已采纳
2回答
在将存储在byte[] array中的图像数据转换为灰度时，我遇到了问题。我想使用向量SIMD操作，因为将来需要编写ASM和C++动态链接库文件来度量操作时间。当我读到SIMD时，我发现SSE命令是在128位寄存器上操作的，因此出现了一个问题，因为我需要将我的byte[] array转换成存储在List<T>.中的少量Vector<T>。图像是四通道RGBA，所以我也需要知道
浏览 7提问于2019-11-15得票数 8
回答已采纳
1回答
我正在将一些ARM NEON代码移植到64位ARM-v8上，但我找不到关于它的好文档。关于特定特性的一些问题：
1-如何在Dx<e
浏览 0提问于2015-01-20得票数 3
回答已采纳
我读到在Ram中每个物理地址只能存储一个值。现在这个数据可以是一条指令或数据。这是因为当CPU从Ram读入一个字时，它一次只能处理一个值吗？这是一条指令，int还是一个字符串。有没有技术上的原因，你不能适合一个以上的每个索引的值。我读过关于Scalar处理器的文章，但它们并不是很老。例如，你不能在一个64位字的宽度中容纳两个或更多的值吗？我是不是漏掉了什么很明显的东西。我猜我在问，这是编程概念，还是有实际的技术&#x
浏览 32提问于2020-02-26得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
