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

将陆续上传本人写的新书<自己动手写处理器>(尚未出版).今天是第四篇.我尽量每周四篇 1.4 MIPS32指令集架构简单介绍 本书设计的处理器遵循MIPS32 Release 1架构,所以本节介绍的MIPS32指令集架构指的就是MIPS32 Release 1. 1.4.1 数据类型 指令的主要任务就是对操作数进行运算.操作数有不同的类型和长度,MIPS32提供的基本数据类型例如以下. 位(b):长度是1bit. 字节(Byte):长度是8bit. 半字(Half Word):长度是16bit

听说这 AVX 很牛,,支持Win7,大幅提高游戏浮点运算性能warning C4752: 发现 Intel(R) 高级矢量扩展:请考虑使用 /arch:AVX

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

本文摘自网络   一.X86 是微处理器执行的计算机语言指令集,指一个intel通用计算机系列的标准编号缩写,也标识一套通用的计算机指令集合,属于CISC. 1.1.简介 X86指令集是美国Intel公司为其第一块16位CPU(i8086)专门开发的,美国IBM公司1981年推出的世界第一台PC机中的CPU?/FONT> i8088(i8086简化版)使用的也是X86指令,同时电脑中为提高浮点数据处理能力而增加的X87芯片系列数学协处理器则另外使用X87指令,以后就将X86指令集和X87指令集统

查表算法,无疑也是一种非常常用.有效而且快捷的算法,我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子,在图像处理中,尤其常用,比如我们常见的各种基于直方图的增强,可以说,在photoshop中的调整菜单里80%的算法都是用的查表,因为他最终就是用的曲线调整. 普通的查表就是提前建立一个表,然后在执行过程中算法计算出一个索引值,从表中查询索引对应的表值,并赋值给目标地址,比如我们常用的曲线算法如下所示: int IM_Curve_PureC(unsigned char *Src, unsigned ch

弄了SSE指令集,必然会在不同的场合不同的人群中了解到还有更为高级的AVX指令集的存在,早些年也确实有偶尔写点AVX的函数,但是一直没有深入的去了解,今年十一期间也没到那里去玩,一个人在家里抽空就折腾下这个东西,也慢慢的开始了解了这个东西,下面是基于目前的认知对这个东西进行下一个简单的小结,有些东西也许是不正确或者不全面的,但应该无伤大雅. 第一.用AVX指令集必须做好合适的IDE配置. 如果你们有看过我之前的一些文章,应该可以看到我在部分博文中有多次提高过"使用AVX对该算法似乎没有什么速度和

ADuC702x可以用两套指令集:ARM指令集和Thumb指令集.本小节介绍ARM指令集.在介绍ARM指令集之前,先介绍指令的格式. A.2.1  指令格式         (1)基本格式         <opcode>{<cond>}{S} <Rd>,<Rn>{,<opcode2>}         其中,<>内的项是必须的,{}内的项是可选的,如<opcode>是指令助记符,是必须的,而{<cond>}为

原文链接:http://blog.csdn.net/vbskj/article/details/38408213 在Intel Sandy Bridge微架构中,Intel引入了256位SIMD扩展AVX,这套指令集在兼容原MMX.SSE.SSE2对128位整点SIMD支持的基础上,把支持的总向量数据宽度扩展成了256位.新增了若干条256位浮点SIMD指令. 昨天(2014年8月5日),Intel刚刚发布了AVX2指令集,这套指令集在AVX基础上做了扩展,不过要在2013年发布的Haswell

超能课堂(186)CPU中的那些指令集都有什么用? https://www.expreview.com/68615.html 不明觉厉 开始的地方 第一大类:基础运算类x86.x86-64及EM64T等 第二大类:SIMD指令集,有SSE系列,AVX系列 多媒体应用 加解密运算 数据序列化 游戏 科学计算&人工智能 检测处理性能,跑分 第三大类:虚拟化指令集Intel,虚拟机应用 第四大类:安全类指令集,如加解密AES-IN指令集 第五大类:多线程应用,TSX事务同步扩展指令集 总结 本文约51

看标题大家可能觉得三个词汇风马牛不相及,第一个是解蛋白质分子动力学的软件,第二个是上三代宅男最爱雷神之锤,第三个则是一个存在于IntelSSE及AVX中的一个指令,他的作用是快速求平方根的倒数. 起因是这样子的.某天闲着没事,跑去benchmarksgame.alioth.debian.org上看到了万年被压在fortran身体下蹂躏的c++居然翻身了.最不可思议的是,在fortran长项上的多体运算nbody居然被c++拉了一大截性能下来(2倍,5千万步,fortran用时19秒,C++用时9

https://blog.csdn.net/heros_never_die/article/details/79760616 最近开始学习深度学习的相关知识,准备实战一下,看了一些关于tensorflow安装的博客,绕了一些弯,因此来填一下坑(多余安装的或者非windows),主要围绕使用pycharm时需要用到tensorflow的安装过程. 环境:windows10专业版.只是想简单跑一下tensorflow的话,安装过程真的很简单. 如果你有“安装IDE并关联编译器"的经验,不想看复杂的安

1.模拟器的下载 1.1百度网盘地址:http://pan.baidu.com/s/1i3kt7bJ (已经整合了PS2BIOS的模拟器下载,比较新的版本,适合新手) 1.2高端玩家可以下载: 官网git版下载地址(点击Download下载): http://buildbot.orphis.net/pcsx2/index.php 模拟器还需要需要PS2BIOS文件的支持: PS2BIOS文件下载: http://pan.baidu.com/s/1c01yDTA 2.模拟器运行必备的组件 需要安装

从其官网整理了一些资料如下: 1.基本概念 基本使用概念 PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台.PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API,可以轻松地完成神经网络配置,模型训练等任务. 这里将介绍PaddlePaddle的基本使用概念,并且展示了如何利用PaddlePaddle来解决一个经典的线性回归问题. 2.安装 PaddlePaddle的编译选项 PaddlePaddle的编译选项,包括生成CPU/GPU二进制文件.链接何种BLAS库等.用户可在调用cma

1 量子计算机与量子编程 1.1 量子计算机 Quantum computing is computing using quantum-mechanical phenomena, such as superposition and entanglement. A quantum computer is a device that performs quantum computing. 所谓量子计算即利用量子力学现象来进行计算,例如量子叠加和量子纠缠.量子计算机是一种执行量子计算的设备. 1.2

https://linuxtoy.org/archives.html Archives 在 Android 系统上安装 Debian Linux 与 R (2015-07-14) Pinos:实现摄像头共享 (2015-07-06) Firefox 40 Beta (2015-07-04) BookDrop: 通过 Dropbox 接收 Kindle 电子书 (2015-06-24) Linux Kernel 4.1 (2015-06-23) b2gdroid:在 Android 手机上一键切换

原文地址: http://kuaibao.qq.com/s/20180226A1G1OC00?refer=spider ------------------------------------------------------------------------------------------- Multi Core Enhancement:强制所有核心运行在最高频率,关闭这个选项可以省电. CPU Ratio:CPU倍频,通常会有几个选项,Auto,AllCore,Per Core,Sp

操作系统选择 由于 OpenFOAM 在 Linux 平台开发和测试,在非 Linux 平台无法直接对软件进行编译和安装,所以在非 Linux 平台上最简便方法是使用 docker 容器运行 OpenFOAM.下面主要介绍在 Linux 平台上 OpenFOAM 源程序编译安装过程. 环境变量 在 OpenFOAM 编译和运行时,需要设置多个环境变量.在源程序路径 ${FOAM_DIR}/etc 下,脚本文件 bashrc 包含了软件编译和运行所需的所有环境变量的设置,可以直接通过 source

一.各种部署方式特点及注意事项 简称 hubserving=PaddleHub Serving pdserving=PaddleHub Serving hub install =指通过paddlehub库直接安装部署服务 部署方式 都是基于Docker进行部署,Docker环境搭建参照该博文 如果你对Docker比较熟悉,可以直接拉取该项目,对应的方式及版本都做了归类 git pull https://github.com/steinvenic/PaddleOCR-Docker.git 如果被墙

X86处理器包含两种类型的浮点数寄存器.第一种使用8个浮点寄存器组成浮点寄存器栈,另一种为向量寄存器(XMM,YMM),它们对于单双精度的处理是不同的.本文将讨论两种模式下的浮点数计算速度问题. 一.当我们编译32位程序时,使用的是x87指令集,即使用浮点寄存器堆栈进行浮点计算.此种情况下,单精度与双精度的处理是统一的,故计算速度上没有差异.我们可以做如下验证: float a,b,c; c=a*b; 汇编: fld dword ptr [a] //将a加载到浮点栈顶,即ST(0)=a; fmu