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

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

1) 用 numpy读入csv文件是报错 UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xbf in position 2: illegal multibyte sequence loadtxt 写法没有问题: 主要是csv文件的存储有问题: import numpy as np A = np.loadtxt("A.csv",dtype = np.int , delimiter = ",") 主要是csv文件的

使用blas做矩阵乘法   #define min(x,y) (((x) < (y)) ? (x) : (y)) #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cublas_v2.h> #include <iostream> #include <vector> //extern "C" //{ #include <cblas.h> //} using nam

使用SSE指令,首先要了解这一类用于进行初始化加载数据以及将暂存器的数据保存到内存相关的指令, 我们知道,大多数SSE指令是使用的xmm0到xmm8的暂存器,那么使用之前,就需要将数据从内存加载到这些暂存器. 1. load系列,用于加载数据,从内存到暂存器 __m128 _mm_load_ss (float *p) __m128 _mm_load_ps (float *p) __m128 _mm_load1_ps (float *p) __m128 _mm_loadh_pi (__m128 a

更多详情见——http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/04/26/md00.htmlSIMD函数整理:00 索引贴 R:寄存器.M:64位MM寄存器:X:128位XMM寄存器:Y:256位YMM寄存器.Name:函数名.Name2:另一种函数名.功能:功能描述.Asm:汇编指令.PCode:伪代码. R Name Name2 功能 Asm PCode X _MM_SHUFFLE   混洗的掩码.4 # http://msdn.microsoft.co

之前一直使用python的PIL自定义裁切图片,今天有需求需要做一个前端的选择预览页面,索性就把这个功能整理一下,分享给大家. 实现思路: 1.前端页面: 用户选择本地一张图片,然后通过鼠标缩放和移动,确定自己所需要的图片切块,最终把图片切块的 左边距,上边距,长,宽这些个参数传给后台 2.后台: 使用的django,主要实现2部分的功能,第一:图片上传,第二:图片裁切 先看一张图片: 前端页面: 后台最后得到的图片: 对于该demo中,我用到了以下js插件: jquery-webox:弹出图层

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5309cefc01014nri.html 首先是code,以前找了很多,但发现比较好用的有: 1. Matlab版的UGM:http://www.di.ens.fr/~mschmidt/Software/UGM.html,可实现crf的inference和learning,作者Mark Schmidt,写了很多实用的工具箱. 2. C++版的gco-v3.0:http://vision.csd.uwo.ca/code/,用

  #define min(x,y) (((x) < (y)) ? (x) : (y)) #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cublas_v2.h> #include <iostream> #include <vector> //extern "C" //{ #include <cblas.h> //} using namespace std;

void yuv420_to_rgb24_sse3(uint8_t *yp, uint8_t *up, uint8_t *vp, int sy, int suv, int width, int height, uint8_t *rgb, int srgb) { //定义空间 __m128i y0r0, y0r1, u0, v0; __m128i y00r0, y01r0, y00r1, y01r1; __m128i u00, u01, v00, v01; __m128i rv00, rv01,

http://paste.ubuntu.org.cn

这里矩阵C=A*B,原始文档给的公式是C=alpha*A*B+beta*C,所以这里alpha=1,beta=0. 主要使用cublasSgemm这个函数,这个函数的第二个参数有三种类型,这里CUBLAS_OP_N求出来矩阵结果是按行排列,所以不需要转置了. 如果用CUBLAS_OP_T参数求得的结果是按列排列,做成C形式的矩阵应该还需要转置一下,并且后面跟的参数也不太一样,这个参数我就没再尝试了. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include &q

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

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

SSE ( Server-sent Events )是 WebSocket 的一种轻量代替方案,使用 HTTP 协议. 严格地说,HTTP 协议是没有办法做服务器推送的,但是当服务器向客户端声明接下来要发送流信息时,客户端就会保持连接打开,SSE 使用的就是这种原理. 一.SSE 能做什么? 理论上, SSE 和 WebSocket 做的是同一件事情.当你需要用新数据局部更新网络应用时,SSE 可以做到不需要用户执行任何操作,便可以完成. 举例我们要做一个统计系统的管理后台,我们想知道统计数据的

在用QtCreator编译SSE优化指令的时候,出现了如下错误, inlining failed in call to always_inline '__m128i _mm_packus_epi32(__m128i, __m128i)': target specific option mismatch_mm_packus_epi32 (__m128i __X, __m128i __Y)^该错误的原因是编译的时候没有指定对应的SSE选项.解决办法:在文档中找到出错指令对应的SSE指令集,Intel

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

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