INTEL编译器测试效果，DOT

于 2025-07-01 00:15:00 发布
阅读量548 收藏
点赞数 14
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 自动性能优化
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/anlongstar/article/details/148995610

1)

icpc -std=c++11 -mavx -O3   04-dot-product.c -o  04-dot-product; ./04-dot-product
ori=3333.328333, time=0.000973
avx=3333.328333, time=0.000862
 

2)

icpc -std=c++11 -mavx -O3   04-dot-product.c -o  04-dot-product; ./04-dot-product
ori=3333.328333, time=0.000997
avx=3333.328333, time=0.000829
 

3）

感觉 没有LLVM效果好。AVX片没有GCC版本好不知道为什么

可能编译选项不对。

自己写编译器学习总结
bcbobo21cn的专栏
05-04 7304
如何写一个简单的编译器？ https://www.zhihu.com/question/36756224 初学编译原理，想写一个简单的编译器。 是时候亮出我的 LL 语言了，全称：Lambda Lite Js。 LL 是一个类似 haskell 的函数式语言，使用 Javascript 实现。在线demo：Lambda-lite-js。项目地址：GitHub - moevi
学习BLAS库 -- DOT
cocoonyang的专栏
08-06 6324
函数语法: XDOT( N, X, INCX, Y, INCY)功能：Computes the dot product of two vectors.dot <- X^{T}Y参数： X: S(single float), D(double float), DS N: vector dimension X: vector xINCX: spacing b...
介绍 AMD 的下一代 Fortran 编译器
数字人生
12-01 1180
在这篇博客文章中，我们分享了AMD的下一代Fortran编译器的预览，展示了我们新的编译器如何通过使用OpenMP卸载来帮助您在AMD GPU上部署和加速您的Fortran代码库，以及如何使用它与HIP和ROCm内核进行交互。我们展示了AMD的下一代Fortran编译器在AMD GPU上运行时与原生HIP/C++代码的竞争性能，并提供了我们新编译器的预生产版本的访问权限。
c语言测试gpu,GPU 编程的人脸检测在 GPU 上使用 Eigenfaces 算法
weixin_33586720的博客
05-19 514
11/09/2018本文内容2018 年 10 月33 卷，第 10此文章由机器翻译GPU 编程的人脸检测在 GPU 上使用 Eigenfaces 算法计算机视觉的涉及标识的计算机科学领域或标记的图像中的区域。映像是可以并行进行运算的像素为单位的大型的二维数组。Gpu 非常适合该前期步骤包括大量的数据并行性，一种类型的数据集的不同部分中的并行度可以同时在多个处理器上运算时加快算法的实现。因此，它应...
代码测试、调试、优化相关知识
davidcqw的专栏
05-04 688
代码测试、调试与优化小结   by falcon 2008-02-29     代码写完以后往往要做测试（或验证）、调试，可能还要优化。     关于测试（或验证），通常对应着两个英文单词verification和validation，在资料[1]中有关于这个的定义和一些深入的讨论，在资料[2]中，很多人给出了自己的看法。但是我想正如资料[2]提到的：     “The d
Intel oneMKL 入门
深之JohnChen的专栏
05-22 623
Intel oneAPI Math Kernel Library (oneMKL) 是英特尔提供的高性能数学库，针对Intel处理器进行了深度优化，包含大量优化的数学例程，用于科学计算、工程模拟和金融分析等领域。
渗透测试--攻击常见的Web应用
weixin_44368093的博客
01-21 1055
胖客户端其实就是一些类似于APP的应用程序，胖客户端在本地承担了很多逻辑和运行判断以减轻服务器的负担，所以我们可以通过逆向了解本地代码的很多逻辑从而找到漏洞或硬编码凭证。本部分仅引用了HacktheBox里面的部分内容，主要是介绍了可以使用的工具，因为逆向的精髓并不在此，且俺也不会逆向所以我也就不多讲了。感兴趣的可以去AboutStringsGhidraIDAOllyDbgRadare2dnSpyx64dbgJADXFridaWiresharktcpdumpTCPViewBurp Suite。
代码测试、调试与优化小结
zhangxinrun的专栏
08-13 4689
<br />代码写完以后往往要做测试（或验证）、调试，可能还要优化。<br />    关于测试（或验证），通常对应着两个英文单词verification和validation，在资料[1]中有关于这个的定义和一些深入的讨论，在资料[2]中，很多人给出了自己的看法。但是我想正如资料[2]提到的：<br />    “The differences between verification and validation are unimportant except to the theorist; pract
python编程amd和intel哪个好_计算机专业 CPU 应该用 AMD 还是 Intel？
weixin_39843677的博客
12-16 9115
闲着无事，用Python写了一个玩具测试，很简单的测试，就是用最原始的for循环，计算100000000阶的随机浮点矢量的点乘，不要问我为什么不用numpy之类的，就是故意这样写来测试for循环的执行速度的。测试的CPU分别是Xeon Silver 6140(关闭睿频，只有2.3G主频)，以及AMD 3700X(单核3.6G)，操作系统都是CentOS 7。python解释器版本都是3.6.8。不...
【性能基准测试】：OMP算法不同实现效果深度对比
[【性能基准测试】：OMP算法不同实现效果深度对比](https://opengraph.githubassets.com/8c3f5117c13abaf64ef3df66c333e498bc515375ca6cd1f4d2d3d181096670fe/DingNingCN/OMP-algorithm-compressed-sensing) ...
【编译器性能提升指南】：优化技术的关键步骤揭秘
最后，通过编译器优化案例分析与展望，本文对比了不同编译器的优化效果，并探索了机器学习技术在编译优化中的应用，为未来的优化工作指明了方向。 # 关键字 编译器优化；前端优化；后端优化；静态分析；指令调度；...
GCC编译器优化秘籍：20年技术大佬的终极指南
GCC（GNU Compiler Collection）编译器是开源软件领域的重要工具，支持多种编程语言和多种目标架构。本文对GCC编译器进行了全面介绍，从其发展历史、安装过程、基础使用技巧、高级优化技术到代码分析工具和实践应用...
假装情侣匿名聊天室：体验即刻式浪漫
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 用户端：无需注册，用户进入后随机匹配异性进入聊天室。系统会随机分配房间、情侣头像及聊天话题，用户可发送自定义图片，还能通过输入法键盘输入并发送 emoji。当聊天室倒计时快结束时，用户可选择延长房间时间。聊天内容会经过过滤处理。 后台管理端：登录后台管理地址，账号为 admin，密码为 admin。后台可实时监控聊天情况，上传情侣头像和创建聊天话题，查看各房间的聊天记录。 安装步骤：将 anonymous_chat.sql 文件导入到 mysql 数据库中。修改 Application/chat/config.php 文件。 运行方式： Windows 服务器：只需双击 .bat 文件即可启动。 Linux 服务器：进入项目根目录，在终端输入命令以 debug（调试）方式启动，命令为 php start.php s。 注意事项：服务端可放置在服务器的任意位置，只要能成功运行即可。该系统同时支持 Windows 服务器和 Linux 服务器，但两者的运行方法有所不同。
装修公司网络营销推广方案.pdf
最新发布
08-06
装修公司网络营销推广方案.pdf
夏色四叶草安卓版.apk
08-05
夏色四叶草安卓版.apk
软件工程9大核心开发模型对比与应用指南：全面解析软件工程中各开发模型的特点与选型策略
08-05
内容概要：本文档详细解析了软件开发中的9大核心模型，包括瀑布模型、V模型、迭代模型、增量模型、螺旋模型、敏捷模型、快速原型模型、喷泉模型和演进型原型模型。通过对每个模型的核心特点、优点、缺点及适用场景的分析，结合对比表格、案例详解和决策树，为开发者提供了完整的选型指南。文中还列举了多个典型行业应用案例，如金融核心系统的瀑布+V模型、游戏开发的喷泉+敏捷模型以及智能硬件的演进型原型模型，展示了不同模型在实际项目中的应用效果。最后总结指出，传统模型适用于高可靠领域，而敏捷与原型模型则更适合互联网快速试错的环境，混合模型如“瀑布+敏捷”的应用趋势逐渐显现。 适合人群：具备一定软件工程基础知识的开发人员、项目经理及软件工程师，尤其是有1-3年工作经验的技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解不同开发模型的特点与差异；②为项目选型提供参考依据，确保选择最适合项目的开发模型；③通过案例分析提升实际应用能力，提高项目成功率。 其他说明：本文不仅介绍了各个模型的理论知识，还结合实际案例进行详细剖析，建议读者结合自身项目需求进行深入研究，并在实践中不断探索和优化，以找到最适合自己项目的开发模型。
词袋模型算法库，用于识别相似图像
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/64d9b3521fcd 词袋模型算法库，用于识别相似图像（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
人脸识别CNN模型 matlab源码
08-05
人脸识别技术是一种通过分析和比较人脸图像特征来识别或验证个体身份的计算机视觉方法，其中基于卷积神经网络（CNN）的实现尤为关键。CNN是一种深度学习模型，适用于处理图像等二维结构数据，由卷积层、池化层、全连接层等组成，能够自动学习图像的局部特征并进行层次化抽象。常见的人脸识别CNN模型包括VGGFace、FaceNet、OpenFace等，通常包含预处理步骤和多层卷积及全连接层，最终通过分类器完成识别。MATLAB提供了深度学习工具箱，支持创建、训练和评估CNN模型，通过`convnet`、`trainNetwork`、`classify`等函数实现模型构建、数据预处理、训练和测试。人脸识别技术已广泛应用于安全系统、社交媒体和监控执法等领域。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
中国地级市CO2排放数据（2000至2023年）
08-05
碳排放数据是衡量地方经济发展与环境可持续性的重要指标，通常包括二氧化碳排放量，来源涵盖能源消耗及工业、交通、建筑等领域。中国地域广阔、经济发展不均，各地碳排放水平差异较大。本次分享的数据为根据EDGAR资源提取的中国地级市CO2排放数据，时间范围为2000-2023年。数据名称：中国地级市CO2排放数据；数据年份：2000-2023年；数据范围：300个地级以上城市；样本数量：7200条；数据来源：EDGAR_2024_GHG；数据说明：根据EDGAR提取的城市碳排放数据。数据指标包括：年份、省份、城市、城市代码、所属地域、胡焕庸线、CO2排放总量。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
C编译器测试用例与数据库整合方案
### 知识点：C/C++ 编译器测试用例与测试工具 #### 1. C/C++ 编译器测试用例的概念 在软件开发中，编译器是用来将源代码转换成机器代码的工具。一个可靠的编译器需要经过严格的测试，以确保它能正确无误地处理各种...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值