pembangunan bahagian belakangC++Bagaimanakah AVX2 Boleh Digunakan Paling Cekap untuk Pembungkusan Kiri dengan Topeng?Bagaimanakah AVX2 Boleh Digunakan Paling Cekap untuk Pembungkusan Kiri dengan Topeng?
Masalah Pembungkusan Kiri
Pertimbangkan senario di mana terdapat tatasusunan input dan tatasusunan output, tetapi hanya elemen tertentu yang memenuhi syarat perlu ditulis pada tatasusunan output. Apakah pendekatan yang paling berkesan untuk mencapai ini menggunakan AVX2?
Pendekatan SSE
Pendekatan SSE melibatkan penggunaan _mm_movemask_ps untuk mengekstrak topeng 4-bit daripada topeng input, dan kemudian menggunakan topeng ini untuk menjana data kawalan shuffle dengan _mm_load_si128. Akhir sekali, _mm_shuffle_epi8 digunakan untuk mengubah suai nilai untuk menjajarkan elemen yang sah di hadapan daftar SIMD. Pendekatan ini berfungsi dengan baik untuk vektor SSE 4 lebar dengan jadual carian (LUT) 16 entri.
Penghadan AVX
Walau bagaimanapun, untuk AVX 8 lebar vektor, LUT memerlukan bilangan entri yang jauh lebih besar (256), setiap satu dengan 32 bait, menghasilkan 8k memori penggunaan. Adalah menghairankan bahawa AVX tidak menawarkan arahan untuk memudahkan proses ini, seperti kedai bertopeng dengan pembungkusan.
Penyelesaian AVX2
Walaupun kekurangan arahan khusus , adalah mungkin untuk mencapai pembungkusan kiri yang cekap dalam AVX2 menggunakan gabungan teknik:
- Gunakan vpermps untuk pembolehubah-shuffle: _mm256_permutevar8x32_ps boleh digunakan untuk melakukan kocok pembolehubah lintasan lorong, membenarkan data dibungkus berdasarkan topeng.
- Jana topeng pada fly: BMI2 menyediakan arahan pext (Ekstrak Bit Selari), yang boleh digunakan untuk mengekstrak bit daripada topeng input dan menjana data kawalan shuffle.
- Elakkan pdep/pext pada CPU AMD : CPU AMD sebelum Zen 3 mempunyai kependaman yang jauh lebih tinggi untuk pdep dan pext, jadi pendekatan alternatif mungkin diperlukan untuk optimum prestasi.
Algoritma
Algoritma untuk pembungkusan kiri dalam AVX2 melibatkan langkah berikut:
- Ekstrak indeks daripada input topeng menggunakan pext.
- Buka bungkusan indeks untuk menjana shuffle mask.
- Gunakan vpermps untuk mengocok data input mengikut topeng shuffle.
Kesimpulan
Pendekatan ini menyediakan penyelesaian yang sangat cekap untuk pembungkusan kiri dalam AVX2. Dengan menggunakan vpermp, pext dan arahan BMI2 yang lain, adalah mungkin untuk membungkus data berdasarkan topeng dengan overhed dan kependaman minimum.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah AVX2 Boleh Digunakan Paling Cekap untuk Pembungkusan Kiri dengan Topeng?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
C# vs C: Lembaran Lelajaran dan Pengalaman PemajuApr 18, 2025 am 12:13 AMTerdapat perbezaan yang signifikan dalam lengkung pembelajaran C# dan C dan pengalaman pemaju. 1) Keluk pembelajaran C# agak rata dan sesuai untuk pembangunan pesat dan aplikasi peringkat perusahaan. 2) Keluk pembelajaran C adalah curam dan sesuai untuk senario kawalan berprestasi tinggi dan rendah.
C# vs C: Pengaturcaraan dan ciri berorientasikan objekApr 17, 2025 am 12:02 AMTerdapat perbezaan yang signifikan dalam bagaimana C# dan C melaksanakan dan ciri-ciri dalam pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP). 1) Definisi kelas dan sintaks C# lebih ringkas dan menyokong ciri -ciri canggih seperti LINQ. 2) C menyediakan kawalan berbutir yang lebih baik, sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan keperluan prestasi tinggi. Kedua -duanya mempunyai kelebihan mereka sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan senario aplikasi tertentu.
Dari XML ke C: Transformasi dan Manipulasi DataApr 16, 2025 am 12:08 AMMenukar dari XML ke C dan melakukan operasi data boleh dicapai melalui langkah -langkah berikut: 1) Parsing Fail XML menggunakan perpustakaan TinyXML2, 2) Pemetaan data ke dalam struktur data C, 3) Menggunakan perpustakaan standard C seperti STD :: Vektor untuk operasi data. Melalui langkah -langkah ini, data yang ditukar dari XML boleh diproses dan dimanipulasi dengan cekap.
C# vs C: Pengurusan memori dan koleksi sampahApr 15, 2025 am 12:16 AMC# menggunakan mekanisme pengumpulan sampah automatik, manakala C menggunakan pengurusan memori manual. 1. Pemungut Sampah C 2.C menyediakan kawalan memori yang fleksibel, sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pengurusan yang baik, tetapi harus dikendalikan dengan berhati -hati untuk mengelakkan kebocoran ingatan.
Di luar gembar -gembur: Menilai kaitan C hari iniApr 14, 2025 am 12:01 AMC masih mempunyai kaitan penting dalam pengaturcaraan moden. 1) Keupayaan operasi prestasi tinggi dan perkakasan langsung menjadikannya pilihan pertama dalam bidang pembangunan permainan, sistem tertanam dan pengkomputeran berprestasi tinggi. 2) Paradigma pengaturcaraan yang kaya dan ciri -ciri moden seperti penunjuk pintar dan pengaturcaraan templat meningkatkan fleksibiliti dan kecekapannya. Walaupun lengkung pembelajaran curam, keupayaannya yang kuat menjadikannya masih penting dalam ekosistem pengaturcaraan hari ini.
Komuniti C: Sumber, Sokongan, dan PembangunanApr 13, 2025 am 12:01 AMC Pelajar dan pemaju boleh mendapatkan sumber dan sokongan dari StackOverflow, Komuniti R/CPP Reddit, Coursera dan EDX, Projek Sumber Terbuka di GitHub, Perkhidmatan Perundingan Profesional, dan CPPCON. 1. StackOverflow memberikan jawapan kepada soalan teknikal; 2. Komuniti R/CPP Reddit berkongsi berita terkini; 3. Coursera dan EDX menyediakan kursus f rasmi; 4. Projek sumber terbuka pada GitHub seperti LLVM dan meningkatkan kemahiran meningkatkan; 5. Perkhidmatan perundingan profesional seperti jetbrains dan perforce menyediakan sokongan teknikal; 6. CPPCON dan persidangan lain membantu kerjaya
C# vs C: di mana setiap bahasa cemerlangApr 12, 2025 am 12:08 AMC# sesuai untuk projek yang memerlukan kecekapan pembangunan tinggi dan sokongan silang platform, manakala C sesuai untuk aplikasi yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) C# Memudahkan pembangunan, menyediakan pengumpulan sampah dan perpustakaan kelas yang kaya, sesuai untuk aplikasi peringkat perusahaan. 2) C membolehkan operasi memori langsung, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengkomputeran berprestasi tinggi.
Penggunaan berterusan C: Sebab -sebab ketahanannyaApr 11, 2025 am 12:02 AMC Alasan penggunaan berterusan termasuk prestasi tinggi, aplikasi luas dan ciri -ciri yang berkembang. 1) Prestasi kecekapan tinggi: C melaksanakan dengan baik dalam pengaturcaraan sistem dan pengkomputeran berprestasi tinggi dengan terus memanipulasi memori dan perkakasan. 2) Digunakan secara meluas: bersinar dalam bidang pembangunan permainan, sistem tertanam, dan lain -lain. 3) Evolusi berterusan: Sejak pembebasannya pada tahun 1983, C terus menambah ciri -ciri baru untuk mengekalkan daya saingnya.
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft
MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.
ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual
MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
