Questions tagged «simd»

这是从运行脚本以检查Tensorflow是否正常运行时收到的消息： I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcurand.so.8.0 locally W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:95] The TensorFlow library wasn't compiled to use …

288 tensorflow  x86  compiler-optimization  simd  compiler-options 

哪些头文件为不同的x86 SIMD指令集扩展（MMX，SSE，AVX等）提供了内在函数？在网上似乎找不到这样的列表。如我错了请纠正我。

131 x86  header-files  sse  simd  intrinsics 

如果我有一个64位整数，那么我会将其解释为具有8个元素的打包8位整数数组。我需要1在处理溢出时从每个压缩整数中减去常数，而一个元素的结果不会影响另一个元素的结果。 我现在有这段代码，它可以工作，但是我需要一个解决方案，它可以并行地对每个压缩的8位整数进行减法，并且不进行内存访问。在x86上，我可以使用类似的SIMD指令psubb，以并行方式减去打包的8位整数，但是我正在编码的平台不支持SIMD指令。（在这种情况下为RISC-V）。 因此，我正在尝试执行SWAR（寄存器中的SIMD）以手动取消a的字节之间的进位传播uint64_t，从而执行以下操作： uint64_t sub(uint64_t arg) { uint8_t* packed = (uint8_t*) &arg; for (size_t i = 0; i < sizeof(uint64_t); ++i) { packed[i] -= 1; } return arg; } 我认为您可以使用按位运算符来执行此操作，但我不确定。我正在寻找不使用SIMD指令的解决方案。我正在寻找一种可移植的C或C ++解决方案，或者只是其背后的理论，以便我可以实现自己的解决方案。

77 c++  c  bit-manipulation  simd  swar 

在以下问题是相关的，但答案是旧的，并且从用户评论马克Glisse表明有因为C ++ 17的新方法这个问题可能没有得到充分讨论。 我正在尝试使对齐的内存对于SIMD正常工作，同时仍然可以访问所有数据。 在Intel上，如果创建类型为float的向量__m256，并将大小减小8倍，则会使内存对齐。 例如 std::vector<__m256> mvec_a((N*M)/8); 以一种有点怪异的方式，我可以将指向矢量元素的指针强制转换为float，这使我可以访问各个float值。 取而代之的是，我希望具有一个std::vector<float>正确对齐的，因此可以在__m256不进行段错误的情况下加载到其他SIMD类型中。 我一直在研究aligned_alloc。 这可以给我一个正确对齐的C样式数组： auto align_sz = static_cast<std::size_t> (32); float* marr_a = (float*)aligned_alloc(align_sz, N*M*sizeof(float)); 但是我不确定如何执行此操作std::vector<float>。赋予std::vector<float>所有权marr_a 似乎是不可能的。 我已经看到一些建议，我应该编写一个自定义分配器，但这似乎需要大量工作，也许对于现代C ++，有更好的方法吗？

11 c++  c++17  stdvector  simd  memory-alignment