固定大小的可矢量化Eigen对象

执行摘要与解释

  • 如果Eigen对象具有固定大小并且该大小是16字节的倍数,则称为“固定大小可矢量化”。
  • 首先,“固定大小”应该是明确的:如果特征对象的行数及其列数在编译时是固定的,则它具有固定大小。 因此,例如Matrix3f具有固定大小,但MatrixXf没有(与固定大小相反的是动态大小)。
  • 固定大小的特征对象的系数数组是普通的“静态数组”,它不是动态分配的。 例如,Matrix4f背后的数据只是一个“浮点数组[16]”。
  • 固定大小的对象通常非常小,这意味着我们希望在内存使用和速度方面都没有运行时开销来处理它们。
  • 现在,矢量化(SSE和AltiVec)都适用于128位数据包。 此外,出于性能原因,这些数据包需要具有128位对齐。
  • 因此,事实证明,固定大小的特征对象可以被矢量化的唯一方法是它们的大小是128位还是16位的倍数。 然后,Eigen将为这些对象请求16字节对齐,并且此后依赖于这些对象被对齐,因此不执行对齐的运行时检查。
Eigen::Matrix4f是Eigen库中的一个数据结构,表示一个4x4的浮点数矩阵。它可以用来进线性代数运算,如矩阵乘法、矩阵求逆等操作。Eigen库提供了许多不同类型的矩阵和向量,以满足不同的需求。例如,Eigen::Vector2d表示一个2维的双精度浮点数向量,Eigen::Affine3d表示一个3D仿射变换矩阵。在C++中,我们可以使用Eigen库的容器类,如std::map,来存储Eigen库中的数据类型,如Eigen::Vector4f。在定义容器时,我们可以使用Eigen::aligned_allocator来管理Eigen库中数据类型的内存分配和管理。这是因为Eigen库的内存管理方法与C++11标准中的方法不完全相同。因此,需要单独强调元素的内存分配和管理。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Eigen学习笔记13:固定大小的可矢量化Eigen对象](https://blog.youkuaiyun.com/qq_27806947/article/details/105374728)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Eigen aligned_allocator](https://blog.youkuaiyun.com/liyunlong19870123/article/details/113977216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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