AVX指令使用

最新推荐文章于 2025-04-10 09:56:26 发布

runshui27

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文章标签： linux

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/23598709

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本文探讨了前端开发中的框架选择，如React、Vue和Angular的优缺点，并详细解析了组件化开发的概念，阐述了其在现代Web应用中的重要性。同时，文章还介绍了Webpack和Babel在构建流程中的作用，以及如何通过它们优化开发效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

https://www.cnblogs.com/walker-lin/p/11354687.html

https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/23598709

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ubuntu编译tensorflow 支持AVX,AVX2等指令集

欲上青天揽明月

01-07

2252

1.下载安装bazel $ sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html 2.克隆代码 $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflo...

无AVX指令的SSE版本：tensorflow-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

11-30

没有AVX指令的老机器可以使用的SSE指令版本的tensorflow2.6

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SSE与AVX指令基础介绍与使用

ThousandPine的博客

07-14

2733

SSE/AVX指令属于Intrinsics函数，由编译器在编译时直接在调用处插入代码，避免了函数调用的额外开销。但又与inline函数不同，Intrinsics函数的代码由编译器提供，能够更高效地使用机器指令进行优化调整。在开始之前可以先在CPU-Z或者查看自己CPU的指令集支持情况。关于SSE和AVX内部函数的相关信息也都可以在查看。

从入门到精通：C++高效实用指令集全解析

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yzz19900508的博客

04-10

302

通过本文对C++高效实用指令集的全面解析，我们从基础概念到实际应用，深入了解了SSE、AVX和NEON等指令集的特点和使用方法，以及在C++中运用指令集进行编程的实战技巧。作为C++开发者，我们需要保持学习的热情，紧跟技术发展的步伐，不断探索指令集在新领域、新场景下的应用，为实现更卓越的编程性能而努力。例如，当我们使用支持SSE指令集的编译器编译C++代码时，编译器会识别出代码中可以利用SSE指令优化的部分，将其转化为相应的SSE指令，从而提高程序的执行效率。二、指令集基础概念：开启C++性能优化之门。

linux检测avx指令集,c-linux上的AVX分段错误

weixin_33406440的博客

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我正在尝试运行此代码,并且在运行它时显示分段错误.它编译良好.这是代码. (在Windows上正常工作).#include#include#includeconst int size = 1000000;std::vectorA(size);std::vectorB(size);std::vectorC(size);void bar(int i){const float a = 2.0f;__m2...

AVX指令集

ywdataanalyst的博客

12-07

1456

发现原因是因为内存不对齐，所使用的_mm256_load_ps()和_mm256_store_ps()等操作要求内存地址以32对齐。原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zachariah2000/article/details/120731767。根据编译器的不同而有不同的具体要求，在本例中我使用GCC编译器，因而具体改动如下。_mm256_storeu_ps() 代替_mm256_store_ps()_mm256_loadu_ps() 代替 _mm256_load_ps()

linux sse编译,c – 如何检查编译代码是否使用sse和avx指令？

weixin_42239752的博客

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SSE.AVX.zip_AVX与SSE_SSE_avx_avx指令

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标题中的“Tensorflow不支持AVX2指令集的解决方法”指的是在运行Tensorflow时，如果计算机的CPU支持AVX2指令集，但所安装的Tensorflow版本并未编译为利用这种指令集优化，会导致性能下降并且可能会出现警告信息。AVX...

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win 10 老cpu（10年前的core i3 不支持avx指令集）安装tensorflow2.0直接使用pip install tensorflow 的问题安装Anacondagithub上下载see2版本的tensorflow2.0配置虚拟环境安装tensorflow2.0验证安装情况更改pip安装...

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使用AVX2指令集实现的strlen函数，一般情况下较新的CPU都支持avx2指令集，使用avx2指令集可以加快程序的运行速度

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9444

原创作者：运维工程师谢晋。

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billbliss的专栏

09-28

2060

根据SIMD头文件的层次关系如下 #include //MMX #include //SSE(include mmintrin.h) #include //SSE2(include xmmintrin.h) #include //SSE3(include emmintrin.h) #include //SSSE3(include pmmintrin.h) #inclu

在 Visual Studio 20xx 中设置 AVX、AVX2、AVX512、IA32、SSE 或 SSE2

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3434

1、首先查看cpu支持的指令集方法： cat /pro/cpuinfo 如图：说明，cpu仅仅支持avx2指令集，而tensorflow版本需要avx指令集的支持。avx指令集是和cpu硬件想绑定的。当前avx512指令集只有intel对应的高级cpu在支持。各个tensorflow对应的avx2版本下载渠道：GitHub - fo40225/tensorflow-windows-wheel: Tensorflow prebuilt binary for Windows 注意：仅仅对w

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2766

文章目录使用 conda 安装编译安装本机型号说明环境检查开始安装选项测试其他build_tf.sh常见问题Compiling src/google/protobuf/compiler/main.cc [for host] failed: undeclared inclusion(s)ERROR: tensorflow-2.8.0-cp39-cp39-macosx_12_0_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform. 使用 conda 安装