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Exemple de manuel sse

2018年12月21日

Nous n`avons pas dit au compilateur que nous allons l`utiliser comme 4 nombres à virgule flottante, car il n`a pas d`importance à ce stade. Ainsi, au lieu d`utiliser un tableau pour stocker X, nous allons utiliser une variable vectorielle spéciale qui est explicitement destiné à être utilisé pour les instructions SSE. Ce type de divergence de chemin est géré dans SSE soit par plusieurs passes avec des masques différents, soit en revenant au traitement de chaque chemin dans scalaire. Le même ensemble d`instructions est exécuté parallèlement à différents ensembles de données. C`est à peu près il enveloppe pour ce tutoriel. Ces deux cas devraient aider à illustrer pourquoi il est malheureusement nécessaire de dire explicitement au compilateur ce qu`il faut faire lorsqu`il s`agit de types vec4. Une autre illustration de SIMD (copié à partir d`Intel) est illustrée à la figure 2. La meilleure façon d`effectuer la racine carrée est d`utiliser une fonction intrinsèque. Ici, nous pouvons voir un SpeedUp de très près de 4x pour normaliser un ensemble d`environ 20000 vecteurs. Notez comment la dernière partie du code a dû être divisée en trois sections, une pour quand tous les rayons touchés, l`un où une partie d`entre eux a frappé et un où aucun d`entre eux a frappé.

À de très grandes quantités, le SpeedUp s`installe à environ 3. Le discours fait référence à un exemple de code Intel qui montre comment AVX peut être appliqué aux calculs de tissu. Cela réduit la quantité de logique de contrôle matériel nécessaire par N fois pour la même quantité de calculs, où N est la largeur de l`unité SIMD. Le problème avec celui-ci est qu`il fait une fois de plus ce qui a été demandé: il effectue la multiplication “MULPS 32 (% Rax),% XMM0” pas avec des registres purement XMM. Les applications typiques sont le traitement du signal numérique et le traitement graphique. Il a ensuite été renommé Internet streaming SIMD Extensions (ISSE [1]), puis SSE. Le calcul que nous allons effectuer est sqrt (x)/x. Toutefois, dans la version SSE vec4, les types temporaires doivent être utilisés afin de rendre le compilateur produire un code optimal. Il peut également être obtenu à partir du format SOA tout aussi facilement en prenant les éléments nième de chaque tableau. Toutefois, le compilateur ne produit pas d`instructions optimales de cette façon.

C`est je crois parce que les données ont été déplacées entre la mémoire et les registres entre chaque normalisation et pour une raison quelconque cela pénalise l`implémentation SSE plus. Il ya quelques bonnes choses sur le site de développeurs d`Apple, e. Il y a quelques points clés que vous devez garder à l`esprit lors de la décision d`utiliser le jeu d`instructions SSE. L`algorithme vectorisé semble très bien, tout comme la sortie du code machine. Il est de la plus haute importance que le tableau soit créé et aligné sur une limite de 16 octets. Pour ce didacticiel, nous allons utiliser des intrinsèques du compilateur, qui ne semblent être disponibles sur Microsoft Visual Studio. Prendre un coup d`oeil à ce genre d`instructions GCC 4. Cela correspond à quatre instructions FADD x86 dans le code objet. Pour cette raison, nous allons créer une autre variable __m128 et définir la valeur . De cette façon, à l`intérieur de la boucle for, nous allons simplement ajouter les deux __m128 vecteurs ensemble afin de les incrémenter.

Dans ce cas, l`avantage d`utiliser SSE serait supérieur à l`avantage d`utiliser deux ou même quatre processeurs sans SSE! L`exemple simple suivant illustre l`avantage de l`utilisation de SSE.

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