18、AVX编程：打包浮点与整数运算

最新推荐文章于 2025-11-21 15:05:54 发布

tech5

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分类专栏：深入现代X86汇编文章标签： AVX编程矩阵转置矩阵乘法

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AVX编程：打包浮点与整数运算

1. 矩阵转置与乘法性能对比

在矩阵运算中，不同的实现方式会带来显著的性能差异。通过对矩阵转置和乘法的不同实现进行基准测试，我们可以清晰地看到这种差异。

1.1 矩阵转置性能

CPU	C++（微秒）	汇编语言（微秒）
Intel Core i7 - 4790S	15885	2575
Intel Core i9 - 7900X	13381	2203
Intel Core i7 - 8700K	12216	1825

从表格数据可以看出，汇编语言实现的矩阵转置算法明显比C++版本快很多。使用x86汇编语言，特别是能利用x86处理器SIMD并行性的算法，通常可以实现显著的速度提升。

1.2 矩阵乘法性能

CPU	C++（微秒）	汇编语言（微秒）
I

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21、AVX编程：打包浮点运算与转换

opencv7vision的博客

08-15

本文详细介绍了如何使用AVX指令进行打包浮点运算与转换，包括单精度和双精度浮点值与整数之间的相互转换，以及利用AVX SIMD指令高效计算数组的均值和标准差。通过具体的C++和汇编代码示例，展示了在不同场景下AVX指令的应用方法和性能优势。

24、AVX编程：打包浮点运算与转换详解

m2n3o4p5的博客

08-14

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。

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31、X86-AVX编程：打包浮点与整数运算

view3的博客

11-21

本文深入探讨了X86-AVX指令集在打包浮点与整数运算中的应用。通过计算矩阵列均值和16/32位整数算术运算的C++与汇编实现，展示了AVX和AVX2指令如何提升大规模数据处理性能。文章分析了关键指令的使用场景与优势，总结了操作步骤，并结合科学计算与图像处理等应用场景，展望了AVX技术的未来发展潜力。

24、AVX编程：打包浮点运算与转换技术详解

u0v1w2x3的博客

06-28

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。

15、AVX编程：标量与打包浮点运算详解

tech5的博客

11-08

本文详细介绍了AVX编程中的标量与打包浮点运算，涵盖基本指令、数据类型转换、内存对齐、比较操作及实际代码示例。通过Ch06_01和Ch06_02两个完整示例，展示了单精度与双精度浮点数的算术和比较运算实现方法，并分析了输出结果。文章还提供了操作建议、流程图、注意事项以及在科学计算、图像处理和机器学习中的应用场景，帮助开发者高效利用AVX指令集提升浮点运算性能。

20、AVX编程：整数与浮点运算详解

opencv7vision的博客

08-14

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。

32、X86-AVX编程：从浮点运算到整数运算的全面解析

u5v6w7的博客

07-07

117

本文深入解析了如何使用x86-AVX指令集进行浮点运算和整数运算，重点介绍了浮点矩阵列均值的高效计算以及打包整数运算的实现方法。通过C++和汇编代码示例，详细展示了如何利用AVX指令提升程序性能，并对操作步骤、技术细节及实际应用场景进行了全面分析。

18、AVX编程：浮点与整数运算的高效实现

gold的博客

11-11

本文深入探讨了AVX编程在浮点与整数运算中的高效实现，重点分析了矩阵转置与乘法的C++与汇编语言性能对比，展示了汇编结合SIMD指令带来的显著加速效果。文章详细讲解了AVX关键指令、矩阵运算流程及整数加减法中的环绕与饱和算术，并强调内存对齐对性能的重要性。通过实际代码示例和性能数据，揭示了AVX在图形处理、科学计算和机器学习等领域的广泛应用前景，为高性能计算提供了实用指导。

26、AVX与AVX2编程：浮点与整数运算技术详解

m2n3o4p5的博客

08-16

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

X86-AVX编程：打包浮点与整数运算

# X86-AVX编程：打包浮点与整数运算 ## 1. 打包浮点运算 ### 1.1 相关示例程序结果在打包浮点运算中，有一个示例程序 `AvxPackedFloatingPointCorrCoef`，其结果如下： | 指标 | 值 | | ---- | ---- | | rho1 | 0....

lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd

12-05

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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案

12-05

内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师；使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地；阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。

MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]

最新发布

12-05

MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。

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12-05

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12-05

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centos7安装mysql报error json类的错误，把这个装上就可以啦，官方离线安装包，亲测可用执行命令：rpm -ivh [对应 rpm 完整包名] 进行安装

12-05

perl-JSON-2.59-2.el7.noarch.rpm，CentOS7通用RPM包，提供Perl语言JSON编解码支持，解决MySQL安装等场景的JSON类报错，官方适配版本，亲测可用，安装命令rpm -ivh 包名