AVX指令笔记

这篇博客详细介绍了AVX指令集中的几个关键指令,包括_mm256_set1_epi64x用于设置向量,_mm256_loadu_si256进行未对齐内存加载,_mm256_shuffle_epi8进行数据重新排列,_mm256_storeu_si256存储向量到未对齐内存,以及_mm256_slli_epi64和_mm256_srli_epi64进行位移操作。这些指令在高性能计算和并行处理中起到重要作用。

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_mm256_set1_epi64x
将一个long long型的数据重复四次写入一个__m256i的数据中。
参考链接:https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/#text=_mm256_set1_epi64x&expand=4174,5654,6158,5708,4071,6158,4071,4071,5315,5527,5315,3418,4962

_mm256_loadu_si256
从未对齐的内存地址加载整形向量。
具体来说,如:
__m256i _mm256_loadu_si256 (__m256i const * mem_addr);
返回的则是从地址addr开始的256bit。
参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/just_sort/article/details/94393506
http://scc.ustc.edu.cn/zlsc/sugon/intel/compiler_c/main_cls/intref_cls/common/intref_avx_loadu_si256.htm
https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/#text=_mm256_loadu_si256&expand=4174,5654,6158,5708,4071,6158,4071,4071,5315,5527,5315,3418

_mm256_shuffle_epi8
功能:将一个256bit的数据a按照一定顺序(另一个256bit的数据b)重新排列。
文本解释:
extern __m256i _mm256_shuffle_epi8(__m256i a, __m256i b);
按第二个源操作数中的混洗控制掩码指定的那样,对源向量中有符号或无符号的8位整数执行混洗操作。以下是将a,b和r解释为无符号8位整数数组的伪代码:

for (i = 0; i < 16; i++){
   
    
 if (b[i] & 0x80){
   
     
  r[i] =  0; 
 } 
 else 
 {
   
   
  r[i] = a[b[i] & 0x0F]; 
 }
}

具体执行:

FOR j := 0 to 15
	i := j*8
	IF b[i+7] == 1
		dst[i+7:i] := 0
	ELSE
		index[3:0
### 笔记本 GPU 和 DeepSeek 配置指南 对于希望在笔记本上部署并运行 DeepSeek 大模型的用户来说,硬件配置的选择至关重要。为了确保最佳性能和用户体验,建议遵循以下配置指导: #### 硬件需求 - **CPU**: 推荐使用支持 AVX2 指令集的处理器,这能显著提升计算效率[^1]。 - **内存**: 至少配备 32 GB 的 RAM 才能在处理大规模数据时保持系统的流畅度。 - **存储**: 应预留至少 10 GB 的磁盘空间用于安装必要的软件包和其他依赖项。 - **显卡 (可选)**: 如果计划利用 GPU 进行加速,则推荐选用带有 NVIDIA CUDA 技术的支持型号。CUDA 能够极大提高深度学习框架下的训练速度与效果。 #### 安装准备 考虑到资源占用情况,在启动前需确认已满足上述条件,并完成如下准备工作: ```bash # 更新系统包管理器索引 sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y # 安装NVIDIA驱动程序(如果适用) sudo ubuntu-drivers autoinstall # 安装Docker及其扩展组件 curl -fsSL https://get.docker.com | sh \ && sudo systemctl start docker \ && sudo systemctl enable docker # 添加当前用户到docker组以便无需root权限即可操作容器 sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker ``` 接着按照官方文档指示下载预构建镜像文件来简化环境设置过程[^2]。 #### 故障排查提示 当遇到具体技术难题时,可以尝试以下几个方向寻找解决方案: - 查看日志输出信息定位错误源头; - 访问社区论坛获取更多帮助和支持; - 对比不同版本间的差异排除兼容性问题; - 关注项目仓库中的 Issues 页面了解常见疑问解答; 通过合理规划资源配置并与实际应用场景相结合,便可以在个人设备上顺利开展基于 DeepSeek 平台的相关工作。
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