37、AVX-512 编程：打包浮点运算与比较操作详解

于 2025-08-31 10:12:37 发布
阅读量27 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深入现代X86汇编编程 文章标签： AVX-512 打包浮点运算 SIMD
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/opencv7vision/article/details/151280048

AVX-512 编程：打包浮点运算与比较操作详解

1. 分组数据运算结果

首先展示了一组数据的运算结果，具体如下表所示：
| 操作 | 结果（左） | 结果（右） |
| — | — | — |
| a | 0.5641895835477563 | 1.4142135623730951 |
| b | 3.1415926535897931 | -1.5707963267948966 |
| addpd | 3.7057822371375493 | -0.1565827644218014 |
| subpd | -2.5774030700420369 | 2.9850098891679915 |
| mulpd | 1.7724538509055159 | -2.2214414690791831 |
| divpd | 0.1795871221251666 | -0.9003163161571062 |
| divpd {ru - sae} | 0.1795871221251666 | -0.9003163161571061 |
| minpd | 0.5641895835477563 | -1.5707963267948966 |
| maxpd | 3.1415926535897931 | 1.4142135623730951 |
| sqrtpd | 0.7511255444649425 | 1.1892071150027210 |
| abspd | 3.1415926535897931 | 1.5707963267948966 |

2. 打包比较操作示例（Ch1
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
24、AVX编程：打包浮点运算与转换技术详解
u0v1w2x3的博客
06-28 65
本文详细介绍了AVX编程中打包浮点运算与转换技术，包括打包比较结果分析、打包转换操作的实现以及AVX指令在数组均值和标准差计算中的应用。通过MASM和NASM汇编代码示例，展示了如何高效地使用AVX指令进行数值计算，并讨论了相关注意事项和实际应用场景。
24、AVX编程：打包浮点运算与转换详解
m2n3o4p5的博客
08-14 32
本博客详细介绍了AVX编程中打包浮点运算与转换的操作方法，包括打包比较、打包转换以及数组运算的应用。通过C++与汇编语言结合的示例代码，展示了如何使用AVX指令集实现高效的浮点运算，如单精度与双精度浮点值之间的相互转换，以及双精度浮点数组的均值和标准差计算。博客还对比了AVX指令与传统方法在性能和复杂度方面的差异，突出了AVX在并行计算中的优势。
31、X86 - AVX编程：标量与打包浮点运算详解
u5v6w7的博客
07-06 34
本文详细介绍了x86架构下使用AVX指令集进行标量与打包浮点运算的编程技巧。内容涵盖标量浮点计算基础、打包浮点算术与比较运算、高级统计计算（如相关系数和矩阵列均值）的实现，以及AVX编程中的关键注意事项，如操作数对齐、vzeroupper指令的使用等。通过C++与汇编混合编程示例，展示了如何充分发挥AVX在浮点数据处理方面的性能优势，适用于科学计算、图形处理和机器学习等领域。
20、AVX编程：整数与浮点运算详解
opencv7vision的博客
08-14 92
本文详细介绍了AVX（Advanced Vector Extensions）指令集在整数和浮点运算中的应用，包括关键指令的使用、浮点算术和比较操作的示例，以及SIMD数学运算和矩阵计算的实现思路。通过C++与汇编结合的代码示例展示了如何利用AVX提升程序性能，并讨论了内存对齐等优化技巧。适合对高性能计算和底层优化感兴趣的开发者阅读。
26、AVX与AVX2编程：浮点与整数运算技术详解
m2n3o4p5的博客
08-16 87
本博客深入探讨了AVX和AVX2指令集在打包浮点与整数运算中的应用，详细介绍了常见算术运算、数据类型转换、比较操作、广播与数据缩减等核心技术。通过C++与汇编混合编程的多个示例（如Ch10_01与Ch10_02），展示了如何在实际开发中利用AVX2实现高效的并行计算。博客还分析了AVX2带来的性能优势，如提升并行计算能力和减少内存访问次数，并讨论了使用时需要注意的事项，包括处理器支持、内存对齐和指令集兼容性等问题。最后，总结了AVX与AVX2的主要特点，并提供了一个流程图帮助开发者根据应用场景选择合适的指令
5、AVX C++编程实战：整数与浮点运算详解
o4p5q6r7s的博客
08-01 35
本文详细介绍了使用AVX和SIMD内在函数进行C++编程的实战案例，包括8位无符号整数数组的均值计算和浮点运算操作。通过对比标准C++实现与基于SIMD优化的实现，展示了SIMD在性能上的显著优势。此外，还总结了常用的SIMD内在函数，并通过示例演示了单精度和双精度浮点数的基本运算操作。
20、X86-AVX SIMD编程与整数运算详解
m2n3o4p5的博客
08-10 93
本文详细介绍了X86-AVX SIMD编程中的寄存器结构、数据类型、指令语法以及与x86-SSE的主要差异。重点讲解了AVX在整数运算中的应用，包括加法和减法的C++与汇编实现，并通过图像处理示例展示了AVX在实际场景中的高效性。同时，提供了AVX编程的性能优化建议，帮助开发者充分发挥并行计算的优势。
26、AVX与AVX2编程：浮点与整数运算详解
u0v1w2x3的博客
06-30 107
本文详细介绍了AVX和AVX2指令集在打包浮点与整数运算中的应用，涵盖基本算术运算、比较、类型转换、数据扩展及性能优化等内容。通过C++与MASM代码示例展示了如何利用AVX/AVX2指令提升计算效率，并分析了其在科学计算、图像处理和机器学习等领域的实际应用价值。
23、AVX编程：整数与浮点运算详解
u0v1w2x3的博客
06-27 58
本文深入介绍了AVX（Advanced Vector Extensions）指令集在处理打包整数和浮点运算方面的应用。内容涵盖常见AVX整数指令、浮点基本运算、比较运算以及性能优化策略。通过C++与MASM汇编代码示例，展示了如何高效实现加法、减法、乘法、除法、平方根、绝对值、比较等操作，并结合流程图和表格帮助读者全面理解AVX编程的核心概念与实际应用。文章还提供了优化建议，如减少数据依赖、循环展开和使用vzeroupper指令，以提升代码执行效率，适用于需要高性能计算的开发场景。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
11-24
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
STM32驱动BMP280传感器[可运行源码]
11-24
本文详细记录了作者使用STM32硬件I2C驱动BMP280气压传感器的过程。文章首先介绍了BMP280传感器的应用背景和硬件连接方式，随后重点讲解了软件部分的实现，包括I2C配置、传感器初始化、数据读取和校准算法。作者还分享了在开发过程中遇到的问题和解决方案，例如I2C时钟配置的注意事项以及使用指针优化代码的技巧。文章提供了完整的代码示例和详细的注释，涵盖了定点运算和浮点运算两种补偿算法，并展示了最终的温度、气压和海拔高度测量结果。
OpenMV刷固件库[代码]
11-24
本文详细介绍了OpenMV刷固件库的步骤，分为前期准备、连接OpenMV和开始刷固件库三个部分。前期需要解压并安装软件；连接OpenMV时需在断电情况下将boot0接3.3V脚，再用USB线连接OpenMV4和电脑；最后开始刷固件库。整个过程简洁明了，适合初学者快速上手操作。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
html5游戏源码植物大战僵尸
11-24
html5游戏源码植物大战僵尸
Intel AVX-512支持：GCC编译器集成与2015-2016进展
Intel Advanced Vector Extensions (AVX) 是Intel推出的一种处理器指令集扩展，旨在提高处理器处理向量运算的能力，从而提升高性能计算、科学计算、媒体处理等领域的性能。2015/2016年，AVX技术进一步发展，增加了对...
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