26、AVX2编程：打包浮点运算的深入解析

最新推荐文章于 2025-11-26 10:28:11 发布
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分类专栏： 深入现代X86汇编 文章标签： AVX2 矩阵求逆 数据混合
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AVX2编程：打包浮点运算的深入解析

1. 矩阵求逆测试与性能对比

1.1 测试矩阵展示

进行了多个矩阵求逆测试，以下是部分测试矩阵及结果：
- 测试2 - 验证矩阵 

         1           0           0           0
         0           1           0           0
         0           0           1           0
         0           0           0           1
  • 测试2 - 逆矩阵 
0.00165165  -0.0690239   0.0549591   0.0389347
  0.135369   -0.359846    0.242038  -0.0903252
-0.0350097    0.239298   -0.183964   0.0772214
-0.0053352    0.056194   0.0603606  -0.0669085
  • 测试3 - 测试矩阵 
         2
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40、AVX-512 编程：打包浮点运算深入解析
m2n3o4p5的博客
08-30 87
本文深入解析了AVX-512编程中的打包浮点运算，重点分析了两个示例Ch14_02和Ch14_03的实现原理与代码流程。Ch14_02展示了如何使用AVX-512指令进行单精度和双精度浮点比较，Ch14_03则实现了基于AVX-512和操作掩码寄存器的SIMD三元运算符，用于高效计算二维平面上两点之间的距离并根据阈值进行处理。文章还探讨了AVX-512在科学计算、图形处理和机器学习等领域的应用潜力，并提供了性能优化建议，帮助开发者充分发挥AVX-512的并行计算优势。
25、AVX2编程：打包浮点运算的矩阵操作详解
tech5的博客
11-18 5
本文深入探讨了如何利用AVX2指令集进行高效的打包浮点矩阵运算，涵盖相关系数计算、4×4双精度矩阵的转置、乘法及求逆操作。通过C++与汇编语言实现对比，展示了AVX2在科学计算、图形处理和机器学习中的高性能优势，并详细解析了基于凯莱-哈密顿定理的矩阵求逆原理与汇编实现细节。结合性能测试数据，文章为开发者提供了优化矩阵运算的实际建议。
40、AVX - 512 编程：打包浮点运算实战
u0v1w2x3的博客
07-14 46
本文详细介绍了如何使用 AVX-512 指令集进行打包浮点运算，包括单精度和双精度浮点数的比较以及浮点数组的距离计算。通过实战代码示例，展示了如何在 C++ 和汇编语言中结合使用 AVX-512 指令优化浮点运算性能，并分析了关键指令的使用和性能优化策略。适用于图像处理、科学计算和机器学习等高性能计算领域。
26、AVX2编程：整数与浮点计算深入解析
opencv7vision的博客
08-20 42
本文深入解析了AVX2编程中的整数与浮点计算，涵盖了直方图构建的性能对比、AVX2整数指令集详解、FMA指令的使用以及最小二乘法计算的多种实现方式。通过C++和汇编语言的代码示例，展示了如何利用AVX2和FMA指令集提升计算性能。同时，文章还对不同实现方式进行了性能测试与分析，验证了AVX2在图像处理、数据分析和机器学习等领域的高效性与广泛应用前景。
16、AVX编程：打包浮点运算详解
tech5的博客
11-09 3
本文详细解析了AVX指令集在打包浮点运算中的应用，涵盖浮点类型转换、数组平方根计算及最小/最大值求解三大示例。通过C++与汇编混合编程，展示了数据对齐、向量化批量处理、跳转表调度等关键技术，并分析了AVX带来的性能优势。文章进一步总结了代码优化策略和在科学计算、图像处理、机器学习等领域的实际应用场景，帮助开发者深入理解并高效利用AVX提升浮点计算效率。
36、AVX2与AVX - 512编程：浮点与整数运算的深入解析
u0v1w2x3的博客
07-10 147
本文深入解析了AVX2与AVX-512在浮点与整数运算中的编程实践，通过多个代码示例展示了如何利用SIMD指令集提升计算性能。内容涵盖单精度与双精度浮点运算、AVX-512指令集扩展、执行环境、合并掩码、嵌入式广播、舍入控制以及整数运算，适合关注高性能计算和底层优化的开发者参考。
33、AVX-512编程：浮点运算深入解析
gold的博客
11-26 3
本文深入解析了AVX-512在标量浮点运算中的应用，涵盖AVX512DQ指令集、操作掩码寄存器指令集及编程基础要点。通过三个典型代码示例（Ch13_01至Ch13_03），详细展示了合并掩码、零掩码和指令级舍入控制的实现机制与优势。文章还总结了性能优化策略、编程注意事项，并展望了AVX-512在高性能计算领域的发展前景，为开发者提供实用的编程指导。
32、AVX汇编语言编程：浮点运算与距离计算深入解析
o4p5q6r7s的博客
08-28 27
本文深入解析了AVX汇编语言在浮点运算、比较操作、数组均值与标准差计算以及二维距离计算中的应用。通过示例代码和结果展示，详细讲解了如何使用AVX指令如vcmpps、vcmppd、vaddps、vsqrtpd等实现高效的SIMD并行计算。同时，还介绍了C++与汇编语言间结构定义的注意事项以及关键函数的执行流程，帮助开发者更好地利用AVX提升数据处理性能。
32、X86-AVX编程：从浮点运算到整数运算的全面解析
u5v6w7的博客
07-07 119
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。
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于改进粒子群算法的无人机路径规划方法，并与遗传算法和标准粒子群算法进行了比较。通过Matlab代码实现，验证了改进粒子群算法在求解无人机三维路径规划问题中的有效性与优越性，重点探讨了算法在收敛速度、寻优能力和路径质量方面的表现差异，旨在为复杂环境下无人机高效、安全飞行提供优化解决方案。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划或无人机相关研究的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人机在复杂环境下的三维路径规划任务；②用于对比分析不同智能优化算法（如遗传算法、粒子群算法及其改进版本）在路径规划中的性能差异；③为相关领域算法选型与优化提供参考依据。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解算法实现细节，并可通过调整参数或环境模型进一步开展对比实验，以加深对算法性能的理解与掌握。
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没有cv::avx2::命名空间
08-29
很抱歉，可能我的回答有误。实际上，OpenCV并没有为AVX2指令集提供专门的命名空间。因此，我们可以直接使用cv::warpAffine函数，而不需要使用cv::avx2::warpAffine。 要使用AVX2指令集加速OpenCV函数，需要确保你的CPU支持AVX2指令集。在代码中，可以添加以下语句来检查CPU是否支持AVX2指令集： ``` if (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX2)) { // CPU支持AVX2指令集 } else { // CPU不支持AVX2指令集 } ``` 如果CPU支持AVX2指令集，则可以使用以下代码来加速warpAffine函数： ``` if (cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX2)) { cv::UMat src, dst; cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point2f(src.cols / 2.f, src.rows / 2.f), 45, 1); cv::warpAffine(src, dst, M, src.size(), cv::WARP_INVERSE_MAP | cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(), cv::WARP_INVERSE_MAP | cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(), cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(), cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(), cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar()); } else { cv::Mat src, dst; cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point2f(src.cols / 2.f, src.rows / 2.f), 45, 1); cv::warpAffine(src, dst, M, src.size(), cv::WARP_INVERSE_MAP | cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar()); } ``` 注意，在使用AVX2指令集加速时，需要在warpAffine函数的最后添加更多参数，以指定其他边界模式和颜色值。
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