汇编级原子支持是否可用于 x86_64 中的双精度数和向量?
而 C 11 std::atomic
此外,C 11 std::atomic 不为英特尔的整数或浮点事务内存扩展 (TSX) 提供 API点操作。 TSX 可以通过消除与通用寄存器和浮点寄存器之间的数据移动相关的开销来显着提高原子操作的性能。
向量的原子加载和存储
尽管声称 x86_64 缺乏原子操作对向量、自然对齐加载和最多 8 个字节的存储(包括向量)的支持在 x86 处理器上是原子的。这包括使用 x87 或 SSE 指令进行加载和存储。因此,双精度浮点值的对齐加载和存储是原子的。
原子读-修改-写操作
原子读-修改-写操作(例如原子加法)是不直接支持双精度浮点值或向量。 x86_64 上这些操作的唯一选项是使用 cmpxchg 指令或 TSX 重试循环。
原子操作的特殊情况
IEEE 浮点运算的一些特殊情况可以使用整数实现运营。例如,可以通过使用原子操作翻转符号位来实现双精度浮点值的求反。
原子向量加载和存储
虽然原子操作没有硬件保证向量加载和存储,通常可以安全地假设双精度浮点值的对齐向量加载和存储不会导致撕裂。但是,涉及未对齐值的原子向量操作可能不安全。例外情况是 Intel 的 AVX 功能,它保证 SSE/AVX 操作的 128 位原子性。
16B 对象上的原子操作
对 16 字节对象执行原子操作,这大于原生原子操作宽度,必须使用锁cmpxchg16b。与普通原子操作相比,这可能会导致显着的性能开销,使其不适合性能至关重要的场景。
以上是x86_64 是否为双精度浮点值和向量提供真正的原子支持?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

在C 中处理XML数据可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2库。1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM适合小文件,SAX适合大文件。2)生成XML文件:将数据结构转换为XML格式并写入文件。通过这些步骤,可以有效地管理和操作XML数据。

在C 中处理XML数据结构可以使用TinyXML或pugixml库。1)使用pugixml库解析和生成XML文件。2)处理复杂的嵌套XML元素,如书籍信息。3)优化XML处理代码,建议使用高效库和流式解析。通过这些步骤,可以高效处理XML数据。

C 在性能优化方面仍然占据主导地位,因为其低级内存管理和高效执行能力使其在游戏开发、金融交易系统和嵌入式系统中不可或缺。具体表现为:1)在游戏开发中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它成为游戏引擎开发的首选语言;2)在金融交易系统中,C 的性能优势确保了极低的延迟和高吞吐量;3)在嵌入式系统中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它在资源有限的环境中非常受欢迎。

C XML框架的选择应基于项目需求。1)TinyXML适合资源受限环境,2)pugixml适用于高性能需求,3)Xerces-C 支持复杂的XMLSchema验证,选择时需考虑性能、易用性和许可证。

C#适合需要开发效率和类型安全的项目,而C 适合需要高性能和硬件控制的项目。 1)C#提供垃圾回收和LINQ,适用于企业应用和Windows开发。 2)C 以高性能和底层控制着称,广泛用于游戏和系统编程。

C 代码优化可以通过以下策略实现:1.手动管理内存以优化使用;2.编写符合编译器优化规则的代码;3.选择合适的算法和数据结构;4.使用内联函数减少调用开销;5.应用模板元编程在编译时优化;6.避免不必要的拷贝,使用移动语义和引用参数;7.正确使用const帮助编译器优化;8.选择合适的数据结构,如std::vector。

C 中的volatile关键字用于告知编译器变量值可能在代码控制之外被改变,因此不能对其进行优化。1)它常用于读取可能被硬件或中断服务程序修改的变量,如传感器状态。2)volatile不能保证多线程安全,应使用互斥锁或原子操作。3)使用volatile可能导致性能slight下降,但确保程序正确性。

在C 中测量线程性能可以使用标准库中的计时工具、性能分析工具和自定义计时器。1.使用库测量执行时间。2.使用gprof进行性能分析,步骤包括编译时添加-pg选项、运行程序生成gmon.out文件、生成性能报告。3.使用Valgrind的Callgrind模块进行更详细的分析,步骤包括运行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看结果。4.自定义计时器可灵活测量特定代码段的执行时间。这些方法帮助全面了解线程性能,并优化代码。


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