编译器实现向量化默认使用的是哪个指令集？

最新推荐文章于 2025-06-30 10:23:47 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-30 10:23:47 发布 · 1.7k 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#gcc/gdb编译调试 #linux

本文介绍了如何通过GCC编译器进行自动向量化优化，并展示了如何利用编译参数调整优化级别和指定CPU架构。通过示例程序和编译选项，揭示了编译器默认使用SSE指令集以及如何切换到AVX指令集进行256位向量运算。同时讨论了编译器在某些情况下无法自动使用AVX512指令集的问题。

我编译一个简单的测试程序用于测试gcc自动向量化使用的是何种指令集。
测试程序如下

for(long long i = 0;i < N;++i){
   
   
//测试程序应尽可能的增加浮点运算的次数，减少访存的次数。这样会使向量化之后比较结果更加明显。测试代码的代码平衡值Bc=3/8
                C[i]=A[i]*B[

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Whistleྂ

关注关注

0
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

大前端CPU优化技术--NEON自动向量化

jh1988abc的专栏

09-06

1271

编译器自动向量化生成NEON代码的方式可降低开发者实现NEON的成本，开发者也能从自动向量化后的代码中受到启发

ARM NEON学习笔记三（使用方法）

fuhanga123的博客

10-11

1567

转载：neon使用和建议 neon的使用方法 NEON优化库(Optimized libraries) 向量化编译器(Vectorizing compilers) NEON intrinsics NEON assembly （1）Libraries：直接在程序中调用优化 Ne10：一个ARM的开源项目，提供数学运算、图像处理、FFT函数等。 Libyuv ：一个包含YUV数据的转换和扩展功能的开源库。 Skia ：一个开源的2D图形库，用作谷歌Chrome和Chrome OS、Android

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

intel自动向量化

10-19

A Guide to Vectorization with Intel® C++ Compilers

GCC源码分析（5）：自动向量化遍

u014529578的专栏

10-30

2048

转自：http://blog.chinaunix.net/uid-13800995-id-67986.html

GCC中的自动向量化（1）

softee的专栏

08-18

8843

GCC中的自动向量化（1）本文是阅读Dorit Naishlos的文章“Autovectorization in GCC”时做的笔记。在使用了语法树上的静态单赋值（tree SSA）优化框架之后，GCC已经具备了支持自动向量化的能力。目前对向量化的一个限制是，向量化必须在不存在迭代间数据依赖的前提下才能实施。 SIMD的向量化与传统向量机的不同在于，SIMD每次向量化的数组元素较少，随着数

23、编译器指令在向量化编程中的应用与注意事项

motor的博客

06-30

本文详细探讨了编译器指令在向量化编程中的应用与注意事项，涵盖了 SIMD 指令、向量和非向量指令、以及 ivdep 指令的使用场景、功能和限制。文章通过流程图和代码示例说明了如何正确使用这些指令，同时列出了常见错误及解决方法，旨在帮助程序员更好地实现代码向量化以提升程序性能。

请问官网的LLVM编译器没有自动向量化的功能吧？有的，基于社区版本，而社区版本本身就已经有自动向量化功能。-O2以上就会默认启用。

最新发布

09-04

翻看之前的互动记录，发现用户关注过SIMD指令集和向量化优化这类话题（虽然上次讨论的是快速排序）。看来用户的技术背景比较扎实，这次提问可能是在为某个性能敏感项目做技术选型评估。关于LLVM的自动向量化，我...

Fortran编译器自动SIMD向量化生成机制解析

资源摘要信息:"Fortran代码向量化：编译器自动SIMD指令生成原理剖析.pdf"是一份系统性探讨Fortran语言在高性能计算背景下如何通过编译器实现自动向量化，并生成SIMD（单指令多数据）机器指令的技术文档。文档结构...

向量化编程入门条件曝光：让编译器自动生成SIMD指令的4大前提

[向量化编程入门条件曝光：让编译器自动生成SIMD指令的4大前提](https://fastbitlab.com/wp-content/uploads/2022/11/Figure-2-7-1024x472.png) # 1. 向量化编程与SIMD技术概述现代处理器通过单指令多数据（SIMD）...

【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---向量指令集

道阻且长，行则将至。

04-23

1309

向量指令集（如SIMD：Single Instruction, Multiple Data）通过并行化数据计算显著加速机器学习任务。其核心原理是利用硬件层面的并行性，在单个时钟周期内对多个数据执行相同操作。SIMD：单指令流多数据流。一个控制器控制多个处理器，同时对一组数据（数据向量）进行处理中的每一个分别执行相同的操作，实现空间上的并行的技术。

使用英特尔编译器进行自动向量化

weixin_34198797的博客

09-17

644

使用英特尔编译器进行自动向量化 自动向量化是英特尔编译器提供的一个可以自动的使用SIMD指示的功能。在处理数据时， 编译器自动选择MMX™, Intel® Streaming SIMD 扩展（Intel® SSE, SSE2, SSE3 和SSE4）等指令集，对数据进行并行的处理。使用编译器提供的自动向量化功能是提高程序性能的一个非常有效的手段。自动向量化在IA-32和Intel® 64...

GCC机器描述文件分析（2）——自动向量化适配

cyong1000的专栏

04-01

880

在已经支持buildin向量指令的基础上，至少已经完成了向量类型的扩展、向量寄存器的定义等工作，下面重点是需要将后端处理器支持的向量模式以及向量运算传递给前端的树优化分析。（注意，这里的add<mode>3除了<mode>是后端增加的外，其他的add是gcc的模板标准的指令名，这样在tree优化的时候就能够根据名字展开对应的向量模式了）如要支持加法的向量运算，在mips-msa.md文件中就会针对对应的模式，给出如下的相应定义。2. 支持的向量运算主要在对应的md文件中定义。

漫谈SIMD、SSE指令集与ClickHouse向量化执行

dabai521的博客

02-16

863

前言 ClickHouse之所以会像闪电一样快（“blazing fast”），是多方面优化的结果，包括且不限于：高效且磁盘友好的列式存储，高效的数据压缩，精心设计的各类索引，并行分布式查询，运行时代码生成等。另外，ClickHouse为了最大限度地压榨硬件——尤其是CPU——的性能，实现了向量化查询执行（vectorized query execution）机制。这个名词相对于上面的那些可能没那么平易近人，但它毫无疑问是CK相对于传统OLAP引擎的大杀器。鉴于现有资料中讲解CK向量化执行的内容很少，本文

编译器——指令的汇编

超胆孤侠

09-03

772

汇编将指令助记符映射成操作码，需要用到指令查找表哈希表是最好的实现，允许在线性时间内把字符串当做索引使用这个指令查找表由三部分组成，助记符字符串，操作码，还有指令的操作码列表操作码列表就是一系列某种标志【通常存储在一个简单的位向量数组中】，汇编器使用它来确保给指定的指令提供的操作数是正确的变量的汇编变量或者数组索引就是一个符号名，把它们和相关的堆栈索引进行关联堆栈索引通...

olap/clickhouse-编译器优化与向量化

treblez's blog

12-17

2615

本文主要结合15721和clickhouse源码来聊聊向量化，正好我最近也在用Eigen做算子加速，了解下还是有好处的。

intel向量化指令在矩阵乘应用中的评估

softee的专栏

02-13

4333

随着机器学习等人工智能技术的飞速发展，矩阵乘法的应用越来越多，intel芯片先后提供了不同系列的向量指令，包括mmx、sse、avx等，支持simd操作。后来为了更好地支持矩阵乘法，又增加了fma（Fused Multiply-Add）指令。fma指令需要三个向量参数va,vb,vcva, vb, vc，其效果等价于表达式(va∗vb)+vc(va * vb) + vc，其中的乘法和加法都是面向向量

JIT Compiler编译器及指令集

吴建明wujianming_110117

11-03

784

JIT Compiler编译器及指令集 LLVM一些编程语法语义特性 High Level Structure Module Structure LLVM 程序由Module’s组成，每个 's 是输入程序的一个翻译单元。每个模块由函数，全局变量和符号表条目组成。模块可与 LLVM 链接器组合在一起，后者合并函数（全局变量）定义，解析前向声明，合并符号表条目。这是“hello world”模块的示例： ; Declare the string constant as a global

编译器优化那些事儿（12）：LLVM 自动向量化

2301_76434200的博客

09-22

1684

背景向量化是一种将程序中标量代码转换为向量代码的优化手段。当前很多芯片架构都拥有向量计算单元，架构指令本身支持单指令多数据(SIMD)的并行计算，一条指令同时计算多个数据。使用向量化优化后，可以实现一个cycle计算多个标量数据，从而带来巨大的性能提升。在LLVM框架中有两个自动向量化pass：循环向量化(Loop Vectorizer)和 SLP向量化(Superword-level Paral...

编译优化之 - 向量化优化入门