SIMD性能优化

最新推荐文章于 2025-09-05 10:46:11 发布
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#性能优化 #开发语言

文章介绍了SIMD（SingleInstructionMultipleData）指令集，包括MMX、SSE和AVX，用于提升CPU处理数据的效率。文章详细讲解了这些指令集的历史、功能和使用方法，如内置函数的调用，并通过实例展示了如何利用SIMD进行性能优化，包括加载、存储、算术运算和比较运算。此外，还提供了使用汇编代码优化前后的对比，强调了SIMD在处理大量数据时的效率优势。

文章目录
最低0.47元/天 解锁文章
SIMD指令集编解码效率优化
程序猿老樊的博客
10-24 1336
SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集可以显著优化编解码效率，特别是在处理多媒体数据（如图像、音频、视频）和高性能计算任务中。以下一些方法和步骤可以帮助我们利用SIMD指令集来优化编解码效率。
编解码-性能优化-SIMD
csdn546229768的博客
01-17 2347
SIMD(Single Instruction Multiple Data)是CPU硬件层面支持的用于对数据进行并行操作。原理：采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术它的指令集存在如下：X86下的实现为MMXSSEAVX指令集ARM下的实现为NEON指令集。
计算机高级体系结构——基于SIMD指令的程序优化
06-23
1. 学习可能使用到的SIMD Intrinsic函数； 2. 学习使用SIMD Intrinsic函数指令优化程序性能。 实验要求： 1. 学习基本SIMD　Intrinsic函数的使用，并利用这些函数实现矩阵乘法。 2. 计算前两步的加速比。 a) 为了更好的体现加速比，要求适当增加矩阵的规模；并评估矩阵大小对加速比的影响。 b) 寻找并确认统计程序运行时间的方法并说明其合理性；
突破性能瓶颈：wgpu中GPU向量化计算的实现与优化
gitblog_00630的博客
09-05 999
你是否还在为图形应用的计算性能不足而烦恼？当面对大规模数据并行处理时，传统CPU计算往往力不从心。本文将带你探索如何利用wgpu实现GPU向量化计算，通过工作组并行（Workgroup Parallelism）充分发挥GPU的SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据）特性，显著提升应用性能。读完本文，你将了解wgpu的并行计算模型、掌握基本的向量化计...
大前端CPU优化技术--SIMD技术
jh1988abc的专栏
08-16 2640
端上的运算能力优化是个艰巨的任务，受限于端本身的带宽，处理器，内存等。既需要硬件的突破，也需要端侧针对性的优化
SIMD性能优化入门
w0122001的博客
10-21 631
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了SIMP的使用，以及ARM NEON Intrinsic 的网站各位感兴趣的可以了解一下。
C++ SIMD性能优化
一个大佬的博客
06-17 918
总结： 数据运算量小无效果，数据运算量大效果提升显著。
利用WebAssembly实现JavaScript中的SIMD性能优化
通常，开发者会先用普通的 JavaScript 实现功能，然后在性能分析确定瓶颈后，针对瓶颈部分采用 WebAssembly SIMD 进行优化。 在使用 WebAssembly SIMD 时，开发者还需要注意目标 CPU 是否支持 SIMD 指令集。如果 ...
Vector Class Library v2：跨平台SIMD性能优化C++类库
这些关键词共同构建了一个清晰的技术画像：这是一个面向专业C++开发者、致力于在主流PC平台上实现极致性能优化的开源SIMD编程解决方案。 压缩包内文件名为“version2-master”，暗示该资源可能来源于GitHub或其他...
【计算机科学】基于并发控制与SIMD指令的编程语言性能优化：高并发场景下架构级加速技术研究
最新发布
11-07
内容概要：本文深入探讨了编程语言性能优化的进阶技巧，涵盖从代码细节到架构级加速的多个维度。重点介绍了高并发场景下的无锁编程（如CAS、Atomic操作）、SIMD指令集在向量化计算中的应用（如AVX2加速图像处理），...
程序优化：算法对上SIMD+OMP(4)
战斗蜗牛的专栏
04-05 1982
使用Intrinsics技术，实现SIMD，再加上OMP 这次很简单，只需在循环上加上OpenMP的指示： #paragm omp parallel for for(int h = 0; h {     .......     #paragm omp parallel for     for(int w = 0; w     ...... } You
SIMD-test:探索SIMD优化
05-01
SIMD测试 结果：启用-O3时，gcc和clang都可以执行简单的SIMD优化。 没有探索更困难的SIMD优化问题。 test-gcc-debug sum: 99897982687.000000 time: 0.446810 test-gcc-o3 sum: 99897982687.000000 time: 0.157358 test-gcc-simd sum: 99897982687.000000 time: 0.157701 test-gcc-debug-simd sum: 99897982687.000000 time: 0.213039 test-clang-debug sum: 99897982687.000000 time: 0.410983 test-clang-o3 sum: 99897982687.000000 time: 0.159946 test-cl
你如何利用SIMD（如SSE/AVX）优化图像处理的性能？
chengbin20101的博客
02-14 1303
使用 SIMD（SSE/AVX） 优化图像处理，不仅能显著提升性能，还能降低 CPU 负载，尤其适用于 工业检测、实时图像处理、深度学习预处理 等领域。
使用SIMD指令高度优化Matrix类(in C++)
weixin_33747129的博客
08-10 307
使用SIMD指令高度优化Matrix类(in C++) 图形学中最常用的底层类为矢量类(Vector)和矩阵类(Matrix).已经存在很多实现的版本，甚至包括用汇编语言写的内联函数库版本。但这些是否是最优化的类呢？下面介绍的矩阵类版本利用了SIMD指令集优化技术实现了数据对齐与并行处理，极大地提高了矩阵操作速度，甚至比微软d3dmatrix....
指令级代码优化基础----SIMD
自由空间,实现思想的自由之地
12-06 1073
代码优化主要有两个方向的思路：优化算法，优化指令。优化算法需要根据具体的应用提出新的算法。而指令集优化则主要是使用特有指令，特别是大规模数据操作的SIMD。不做特别介绍，SIMD信息参考http://en.wikipedia.org/wiki/SIMD， 具体应用实例参考DOOM3源代码中的数学库中对于SIMD的使用。
SIMD优化应用
吴建明wujianming_110117
01-08 1092
SIMD优化应用 SIMD 介绍 费林分类法(Flynn’s Taxonomy)  单一指令流单一数据流（SISD）  单一指令流多数据流（SIMD）  多指令流单一数据流（MISD）  多指令流多数据流（MIMD） SIMD(Single Instruction Multiple Data) 是一种处理器指令类型，即单个指令可以同时处理多个数据。这里的多个，一般指的就是就是多个 CPU 寄存器。 例如，以下为加法的标量(Scalar)与SIMD(Vector)两种执行方式: 现代大多数处理器指
JEM中的SIMD优化
double_s_c的博客
05-17 839
SIMD是Single Instruction，Multiple Data的缩写——意为单指令多数据，是inter开发的多媒体指令集，采用C++封装接口，底层调用汇编语言，因此执行效率很高。适合重复且可以并行的计算场合。由于编码器在计算SAD操作需要反复读写数据，并且适合并行执行，因此JEM在计算SAD的时候使用了单指令多数据的优化（SIMD），以16*16块的SAD计算为例：UInt GetSA...
C++ 编译器优化与SIMD指令集
泠山的博客
08-23 6446
刚才提到了 xmm 这个系列的寄存器，它们都有128128128位宽，可以容纳444个 float 或者222个 double。刚才的例子中，因为只有一个 float 存在一个128128128位的寄存器内，所以只用到了它最低的323232位。但是这样也没问题，因为我们刚才说的是，addss 它只会加最低位。这就要说到下一节将提到的 addss 了。刚才提到外部函数会让编译器无法优化，但如果是内部函数呢？内部函数是声明和定义在同一个文件，就是它定义在 func 调用它的相同文件。
【优化技巧】 SIMD - Single Instruction Multiple Data
GY1031193940的博客
12-19 2310
SIMD - Single Instruction Multiple Data  现代微处理器中使用一条指令进行多个数据运算的技术 对于矢量运算和矩阵运算可以迅速地执行 被广泛运用于游戏引擎的数学库中 对于矢量和矩阵的运算(比如使用矩阵对矢量进行变换) 将四个浮点数打包进入128bit的寄存器 于是对于加法和乘法，可以使用一条指令对四个浮点数同时进行运算 四个浮点数可
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