cpuid和simd

PC平台的SIMD支持检测

如果我们希望在用SIMD来提升程序处理的性能,首先需要做的就是检测程序所运行的平台是否支持相应的SIMD扩展.平台对SIMD扩展分为两部分的支持: CPU对SIMD扩展的支持.SIMD扩展是随着CPU的发展不断改进的,CPU为SIMD扩展提供了硬件上的最基本支持. 操作系统对SIMD扩展的支持.目前PC上运行的基本都是多任务操作系统,也就是会“同时”运行着多个程序,这些程序依靠操作系统进行任务调度以使得多个程序看起来是在同时运行,在进行任务调度时需要进行程序上下文的切换,其中就包括寄存器内容的保

SIMD指令集——一条指令操作多个数，SSE，AVX都是，例如：乘累加，Shuffle等

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

SIMD学习 -- 用SSE2指令作点乘和累加计算

这几天在做学校的一个学习小项目,需要用到SIMD指令计算提速.也是第一次碰这个,看了一些资料和代码,模仿着写了两个函数. void sse_mul_float(float *A, float *B, int cnt):两段内存float数据点乘,结果覆盖第一组内存. float sse_acc_float(float *A, int cnt):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.本文附的代码注释介绍

借助 SIMD 数据布局模板和数据预处理提高 SIMD 在动画中的使用效率

原文链接简介为发挥 SIMD1 的最大作用,除了对其进行矢量化处理2外,我们还需作出其他努力.可以尝试为循环添加 #pragma omp simd3,查看编译器是否成功进行矢量化,如果性能有所提升,则达到满意状态. 然而,可能性能根本不会提升,甚至还会降低. 无论处于何种情况,为了最大限度发挥 SIMD 执行的优势并实现性能提升,通常需要重新设计算法和数据布局,以便生成的 SIMD 代码尽可能高效. 另外还可收到额外的效果,即标量(非矢量化)版代码会表现得更好. 本文将通过一个 3D 动画算

CPUID指令简单调用

关于CPUID指令,可以看维基百科的相关介绍 https://en.wikipedia.org/wiki/CPUID 在windows下可以调用__cpuid和__cpuidex这两个函数,__cpuid函数在VS2005中就已经开始支持了. https://msdn.microsoft.com/en-us/library/hskdteyh(v=vs.140).aspx 下面是简单的调用代码,在windows下VS不支持x64项目嵌入asm,所以只能编译32位版本. #include<stdio

VMWARE修改CPUID

在cmd shell下执行wmic cpu get ProcessorId命令,可是查看机器的cpuID,但这个命令显示的只是2组ID,实际CPUID,有4组通过更改虚拟机配置文件.vmx可是实现任意cpu序列号的指定,而且重启虚拟机后cpu序列号不会恢复原值.具体操作如下: 打开.vmx文件,在最后一行添加如下两行数据: cpuid.1.eax = "00000000000000110100011010101001" cpuid.1.edx = "101111111110

java支持跨平台获取cpuid、主板id、硬盘id、mac地址（兼容windows、Linux）

windows: package cn.net.comsys.helper.system.info; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.InputStreamReader; import java.io.LineNumberReader; public class HardWareUtils { /** * 获取主

Intrinsics头文件与SIMD指令集、Visual Studio版本对应表(转)

File:Intrinsics头文件描述:指令集描述VS:Visual Studio版本号VisualStudio:Visual Studio版本名 File 描述 VS VisualStudio intrin.h All Architectures 8.0 2005 mmintrin.h MMX intrinsics 6.0 6.0 SP5+PP5 xmmintrin.h Streaming SIMD Extensions intrinsics 6.0 6.0 SP5+PP5 emmintr

转SISD、MIMD、SIMD、MISD计算机的体系结构的Flynn分类法

1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单数据流机器.早期的计算机都是SISD机器,如冯诺.依曼架构,如IBM PC机,早期的巨型机和许多8位的家用机等. 单指令流多数据流机器(SIMD) S

获取CPUID等

unit CommonUnit; interface uses Windows, SysUtils, DateUtils; Const CPUVendorIDs: .. ] of string = ('GenuineIntel', 'UMC UMC UMC', 'AuthenticAMD', 'CyrixInstead', 'NexGenDriven', 'CentaurHauls'); // 将CPU厂家信息转换成字串形式 CPUVendors: .. ] of string = ('Inte

C#获取CPUID(MD5输出),网卡ID，主DNS，备用DNS

using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.Linq;using System.Text;using System.Windows.Forms;using System.Management;using System.Security.Cryptography;using System.Ne

【Todo】【转载】深度学习&神经网络科普及八卦学习笔记 & GPU & SIMD

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮. 在

intel simd 资料

http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/04/26/md00.html https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/#expand=0,27,1022&techs=SSE2 http://tommesani.com/index.php/simd/74-sse2-intrinsics.html

获取Mac、CPUID、硬盘序列号、本地IP地址、外网IP地址OCX控件

提供获取Mac.CPUID.硬盘序列号.本地IP地址.外网IP地址OCX控件开发语言:vc++ 可应用与WEB程序开发应用 <HTML><HEAD><TITLE>对象 machcode 的 ATL 8.0 测试页</TITLE></HEAD><BODY> <OBJECT ID="aa" name="aa" classid="clsid:571C4AEF-93E9-41C4-A1

获得服务器硬件信息（CPUID、硬盘号、主板序列号、IP地址等）

1 // 注意:首先要在项目中添加引用 System.Management using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Management; public class Computer { public string CpuID; //CPU的ID public int CpuCount; //CPU的个数 public string[] Cp

SSE再学习：灵活运用SIMD指令6倍提升Sobel边缘检测的速度（4000*3000的24位图像时间由180ms降低到30ms）。

这半年多时间,基本都在折腾一些基本的优化,有很多都是十几年前的技术了,从随大流的角度来考虑,研究这些东西在很多人看来是浪费时间了,即不能赚钱,也对工作能力提升无啥帮助.可我觉得人类所谓的幸福,可以分为物质档次的享受,还有更为复杂的精神上的富有,哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的. 闲话少说, SIMD指令集,这个古老的东西,从第一代开始算起,也快有近20年的历史了,从最开始的MMX技术,到SSE,以及后来的SSE2.SSE3.SSE4.AVX以及11年以后的AVX2,逐渐的成熟和丰

C++ SIMD

SIMD Single Instruction Multiple Data

PC平台主要SIMD扩展发展简史

Single Instruction Multiple Data,简称SIMD.SIMD描述的是微处理器中单条指令能完成对数据的并行处理.SIMD所使用的是特殊的寄存器,一个寄存器上存储有多个数据,在进行SIMD运算时,这些数据会被分别进行处理,以此实现了数据的并行处理. MMX Intel的第一个SIMD指令集是MultiMedia eXtensions(MMX),在1997年推出.MMX指令主要使用的寄存器为 MM0 ~ MM7,大小为64-bit,这些寄存器是浮点寄存器ST0~ST7(80

SSE图像算法优化系列九：灵活运用SIMD指令16倍提升Sobel边缘检测的速度（4000*3000的24位图像时间由480ms降低到30ms）。

这半年多时间,基本都在折腾一些基本的优化,有很多都是十几年前的技术了,从随大流的角度来考虑,研究这些东西在很多人看来是浪费时间了,即不能赚钱,也对工作能力提升无啥帮助.可我觉得人类所谓的幸福,可以分为物质档次的享受,还有更为复杂的精神上的富有,哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的. 闲话少说, SIMD指令集,这个古老的东西,从第一代开始算起,也快有近20年的历史了,从最开始的MMX技术,到SSE,以及后来的SSE2.SSE3.SSE4.AVX以及11年以后的AVX2,逐渐的成熟和丰

SSE图像算法优化系列一：一段BGR2Y的SIMD代码解析。

一个同事在github上淘到一个基于SIMD的RGB转Y(彩色转灰度或者转明度)的代码,我抽了点时间看了下,顺便学习了一些SIMD指令,这里把学习过程中的一些理解和认识共享给大家. github上相关代码见链接:https://github.com/komrad36/RGB2Y,这哥们还有其他一些SIMD的代码,也是相当不错的可以借鉴的. 我们首先说说普通的RGB2Y的代码: void RGB2Y(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Widt

cpuid和simd

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