15、并行编程模型:AVX 指令、数据分布与信息交换

并行编程模型:AVX 指令、数据分布与信息交换

1. AVX 指令概述

AVX(Advanced Vector Extensions)指令集为计算提供了强大的支持。与向量计算机相比,AVX 指令的寻址模式和加载操作较为简单,缺乏将非连续内存位置便捷加载到 256 位寄存器的功能。不过,其基本计算方法与向量计算机类似,预计未来的 AVX 扩展将提供更多用于加载特殊寄存器的寻址模式。

执行 AVX 指令时,提供了 16 个 256 位寄存器,标记为 YMM0 到 YMM15。可以使用特殊的加载操作从内存中加载 256 位数据块到这些寄存器。例如,MOVAPD 指令用于加载对齐到 256 位边界的双精度值块,MOVUPD 指令用于加载未对齐的块。YMM 寄存器中存储的数据可以解释为单精度(32 位)或双精度(64 位)浮点值,并且提供了特殊指令对 YMM 寄存器中存储的所有值执行算术运算,如加法、减法、乘法、除法、平方根、最小值、最大值和舍入等。为了兼容,AVX 还支持 SSE 数据类型和 SSE 的非算术运算。

未来的 AVX 扩展已经提出,其中包含对融合乘加(FMA)指令的支持。FMA 指令可以在一个周期内执行 a = a + b · c 形式的操作,操作数 a、b、c 存储在 YMM 寄存器中,FMA 指令将应用于这些寄存器中存储的所有浮点值。例如,VFMADDPD 指令用于双精度浮点值。FMA 操作可用于许多数值计算,如向量的内积或矩阵乘法,可能会显著减少计算时间。

2. 数组的数据分布

许多算法,特别是数值分析和科学计算中的算法,基于向量和矩阵。相应的程序使用一维、二维或更高维数组作为基本数据结构。对于

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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