对SSE的学习总算迈出了第一步,用2天时间对双线性插值的代码进行了优化,现将实现的过程梳理以下,算是对这段学习的一个总结. 1. 什么是SSE 说到SSE,首先要弄清楚的一个概念是SIMD(单指令多数据流,Single Instruction Multiple Data),是一种数据并行技术,能够在一条指令中同时对多个数据执行运算操作,增加处理器的数据吞吐量.SIMD特别的适用于多媒体应用等数据密集型运算. 1.1 历史 1996年Intel首先推出了支持MMX的Pentium处理器,极大地提高

void sse_mul_float:两段内存float数据点乘,结果覆盖第一组内存. float sse_acc_float:一组内存float值累加. 注: 1. 没有考虑中间的精确问题,结果会有误差. 2. 每个函数包括指令操作部分和C++语句计算部分.本文简单讲指令部分. **3. 关于内存对齐,我不是很懂,所以下面的代码中判断是否对齐的相关语句我写的也不是很正确,所有后面都补上了一点C++的明白操作. 因此,有些指令操作也许没用上. 头文件 #include "time.h"

转自:http://blog.csdn.net/gongweijiao/article/details/8207333 原文参见:http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/132229655201215115845553/ 一)概述 .堆栈是一个用户空间的内存区域,进程使用堆栈作为临时存储. .堆栈中存放的是函数中的局部变量,在函数的生命周期中可以将变量压入堆栈,编译器需要确保堆栈指针在函数退出前恢复到初始位置,也就是说,内存是自动分配和释

简述 `docker是如火如荼的容器技术,今后会陆续上传关于微服务技术的学习笔记,希望能和大家一起学习一起分享!` docker环境搭建 1.获取最新版的Docker安装包 $ wget -qO- https://get.docker.com/ | sh 2.直接使用docker无须加 sudo # Add the docker group if it doesn't already exist. $ sudo groupadd docker # Add the connected user "

一.代码 <template> <div class="check" > <h3>{{msg}}</h3> <div class="input"> <input type="text" v-input v-focus><span>{{msg1}}</span> </div> <div class="input"&g

https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/23598709 本人从来不复制的,自己看!.

SIMD指令集 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788 SIMD,即Single Instruction, Multiple Data,一条指令操作多个数据．是CPU基本指令集的扩展．主要用于提供fine grain parallelism,即小碎数据的并行操作．比如说图像处理,图像的数据常用的数据类型是RGB565, RGBA8888, YUV422等格式,这些格式的数据特点是一个像素点的一个分量总是用小于等于8bit的数据表示的．如果使用传统的处

GCC支持用__attribute__为变量.类型.函数.标签指定特殊属性.这些不是编程语言标准里的内容,而属于编译器对语言的扩展. 本文介绍其中的两个属性:aligned和packed. aligned aligned属性最常用在变量声明上.它的作用是告诉GCC,为变量分配内存时,要分配在对齐的内存地址上.什么是对齐的内存地址呢? 一般计算机的内存是以字节(byte,等于8bit)为最小单元的.内存地址相当于从0开始的字节偏移数.如果一个内存地址是N的倍数,我们就说它是N字节对齐的(N-byt

每个程序员都应该了解的 CPU 高速缓存 英文原文:Memory part 2: CPU caches 来源:oschina [编者按:这是Ulrich Drepper写“程序员都该知道存储器”的第二部.那些没有读过第一部 的读者可能希望从这一部开始.这本书写的非常好,并且感谢Ulrich授权我们出版. 一点说明:书籍出版时可能会有一些印刷错误,如果你发现,并且想让它在后续的出版中更正,请将意见发邮件到lwn@lwn.net ,我们一定会更正,并反馈给Ulrich的文档副本,别的读者就不会受到这

本博文讲述的ES获取系统数据的API是基于Elasticsearch 2.4.1版本的. 0. overview a. 下面将要介绍的所有的指令,都支持一个查询参数v(verbose),用来显示详细的查询结果. b. cat的所有指令,都支持一个help参数查询,帮助用户了解cat相关指令都支持那些功能. c. cat的所有指令,都支持一个h参数的查询,指定指定的列信息进行输出. 例子: 查询输出master的ip以及node name [elastic@t0-tkonline-cms-sear

在项目开发过程中,难免会遇到各种功能需要使用Vue自定义指令--directive 去实现 .关于directive的使用方式这里就不做过多的介绍了,Vue官方文档中说的还是听明白的.今天讲讲在使用Vue自定义指令过程中 1. 怎么数据传递到自定义指令中 2.怎么讲自定义指令中的数据传回到组件实例中 一.将数据传递到自定义指令中 <li class="table-columns" v-for="(tableHead,index) in getTableHeadList&

在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice

今天我们来花点时间再次谈谈一个模糊算法,一个超级简单但是又超级牛逼的算法,无论在效果上还是速度上都可以和Boxblur, stackblur或者是Gaussblur想媲美,效果上,比Boxblur来的更平滑,和Gaussblur相似,速度上,经过我的优化,在PC端比他们三个都要快一大截,而且基本不需占用额外的内存,实在是一个绝好的算法. 算法的核心并不是我想到或者发明的,是一个朋友在github上挖掘到的,率属于Cairo这个2D图形库的开源代码,详见: https://github.com/r

大多数的函数是在库中,Intrinsic Function却内嵌在编译器中(built in to the compiler). 1. Intrinsic Function Intrinsic Function作为内联函数,直接在调用的地方插入代码,即避免了函数调用的额外开销,又能够使用比较高效的机器指令对该函数进行优化.优化器(Optimizer)内置的一些Intrinsic Function行为信息,可以对Intrinsic进行一些不适用于内联汇编的优化,所以通常来说Intrinsic Fu

基于SSE指令集的程序设计简介 作者:Alex Farber 出处:http://www.codeproject.com/cpp/sseintro.asp SSE技术简介 Intel公司的单指令多数据流式扩展(SSE,Streaming SIMD Extensions)技术能够有效增强CPU浮点运算的能力.Visual Studio .NET 2003提供了对SSE指令集的编程支持,从而允许用户在C++代码中不用编写汇编代码就可直接使用SSE指令的功能.MSDN中有关SSE技术的主题[1]有可能

SSE技术简介 Intel公司的单指令多数据流式扩展(SSE,Streaming SIMD Extensions)技术能够有效增强CPU浮点运算的能力.Visual Studio .NET 2003提供了对SSE指令集的编程支持,从而允许用户在C++代码中不用编写汇编代码就可直接使用SSE指令的功能.MSDN中有关SSE技术的主题 [1]有可能会使不熟悉使用SSE汇编指令编程的初学者感到困惑,但是在阅读MSDN有关文档的同时,参考一下Intel软件说明书(Intel Software manua

此文主要内容来自这篇文章,本文翻译只求能理解,不求逐句翻译. 正文: 我们将在本文中介绍如何在C++/C中使用SSE指令.我的目的不是用SSE写尽可能快的程序,而是试图讲明白它的使用方法. 什么是SSE? SSE的全称是 Sreaming SIMD Extensions, 它是一组CPU指令,用于像信号处理.科学计算或者3D图形计算一样的应用. SIMD 也是几个单词的首写字母组成的: Single Instruction, Multiple Data. 一个指令发出后,同一时刻被放到不同的数据

emms指令在MMX指令中的作用 转自:http://blog.csdn.net/psusong/archive/2009/01/08/3737047.aspx MMX和SSE都是INTEL开发的基于SIMD(单指令多数据流)的技术.所谓单指令多数据流是指可以用一条指令可以完成多个数据的操作.虽然64位系 统已经推出,但是我们大部分都是使用32位系统,所以如果要完成两个128位的相加运算,用普通32位指令很明显要执行4条相加指令,而基于64位的 MMX指令只需要执行两次即可完成,更强大的SSE能

缘由 近期在写一些字符串函数的优化,兴趣使然.但是写的过程中,想要实现 SSE2 128 bit / 64 bit 的按 bit 逻辑位移.遇到了一个大坑,且听我娓娓道来. 我并不想用什么马航370来博眼球.当我写下这个标题的时候,的确没有马航370这个字眼,但是当我写到一半的时候,突然就冒出了马航370这几个字,假设你认真阅读了我的文章,或许你也应该思考一下.这 128 bit / 64 bit 的位移指令究竟是去哪了?石沉大海了?那不就跟马航370一样吗,是一个谜,一个很很大的谜.... 假

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,