55、SIMD 指令使用技巧与优化策略

SIMD 指令使用技巧与优化策略

1. 字节比较与地址对齐

在进行字节比较时,有一段代码用于查找 16 字节块中是否存在匹配字节:

cmpLp:     add      rsi, 16
           movdqa   xmm0, xmm2   ; XMM2 contains bytes to test
           pcmpeqb  xmm0, [rsi]
           pmovmskb eax, xmm0
           test     eax, eax
           jz       cmpLp
foundByte:
 Do whatever needs to be done when the block of 16 bytes
   contains at least one match between the bytes in XMM2
   and the data at RSI 

当地址已经按 16 字节对齐时,代码会测试所有 16 字节。若地址的低 4 位为 0001b ,实际数据从 16 字节块的偏移 1 处开始,需要忽略第一个字节进行比较。通过 shl 指令修改位掩码,可排除特定偏移处的字节,仅用 11 条指令就能完成原本(逐字节比较)多达 90 多条指令的工作。

对于非字节大小对象的地址对齐,可通过将指针按对象大小(字节)递增,直至得到 16 或 32 字节对齐的地址。但此方法仅适用于对象大小为 2、4 或 8 的情况。例如,对于以偶数地址开始的字对象数组,可逐字处理

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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