AltiVec Instruction Set

最新推荐文章于 2020-04-20 22:07:49 发布
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分类专栏： Programing SIMD 文章标签： numbers apple
 

AltiVec — An Overview

AltiVec is a SIMD instruction set developed by Apple around 1998. It is a floating-point instruction set used in PowerPC microprocessors. It operates on 32-bit floating point numbers, as well as 8, 16, and 32-bit integers. It provides 32 registers which are 128 bits wide. AltiVec is related to VMX, which was developed by IBM.

A good overview of the AltiVec instruction set can be found here:
http://developer.apple.com/hardwaredrivers/ve/instruction_crossref.html.
AltiVec是一个浮点和整型单指令流多数据流（SIMD）指令集
08-18 233
是一个浮点和整型（SIMD）指令集，其由（早先的的半导体部，合称），创建并拥有，并由PowerPC版本实现，包括摩托罗拉的，IBM的G5和，还有的PWRficient PA6T。AltiVec其实是由Freescale公司拥的一个商标，所有这个系统也被看作是苹果的Velocity引擎和与的VMX，虽然IBM今天也在使用AltiVec。POWER1POWER2POWER3POWER46xx970RS64RAD6000GekkoBroadwayEspressoX704斜体为已停产型号。
Tornado编译vxworks.bin镜像
sunkaichao的专栏
05-08 6704
1.选择bootable工程； 2.选择菜单项build --------> rebuild all，在工程目录下生成default文件夹，里面有各个.o文件； 3.选择菜单项Tools ——> customize, 在对话框中添加：           menu text
AltiVec综述（转）
新罗月夜
11-11 3242
在过去的25年间，微处理器的性能取得了极大的提高，与此同时，与性能相 比，微处理器的价格也取得了相对的降低。目前性能最优异的微处理器可 以以300MHz以上的频率工作，具有超标量指令调度功能与分支预测技术，并 能对外部二级高速缓存控制器等高性能存储器系统提供支持。 随着通用用途微处理器的功能变得越来越强大，人们也要求它能够完成更 加复杂的工作。实际上，由于行业的不断发展与新产品新趋势的
instruction set汇总
weixin_34166847的博客
09-10 201
1 aarch64 它armv8-A架构的一种执行状态，之所以说它是一种执行状态是因为，armv8-A还有aarch32这个执行状态。aarch64是64位执行状态，aarch32是32位的执行状态。 armv8-A架构的优势在于64位和32位都是兼容的。 2 alpha axp 美国DEC公司64位RISC微处理器。也称为DEC alpha，用于它自己的工作站和服务器上。 3 arc ...
通用二进制代码编程指南
理性的幻想
06-01 2053
转自 http://www.apple.com.cn/developer/mac/library/documentation/Platform/Conceptual/universal_binary/universal_binary_vector/chapter_6_section_3.html#//apple_ref/doc/uid/TP40002217-//apple_ref/doc/uid/
Simd：使用以下SIMD的C ++图像处理和机器学习库：SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，AVX-512，VMX（Altivec）和VSX（Power7），NEON臂
02-03
Simd：使用以下SIMD的C ++图像处理和机器学习库：SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，AVX-512，VMX（Altivec）和VSX（Power7），NEON臂
精简指令集（英文：Reduced Instruction Set Computing，缩写：RISC）
Grubby的专栏
09-13 5118
精简指令集（英文：Reduced Instruction Set Computing，缩写：RISC），是计算机中央處理器的一种设计模式。这种设计思路对指令数目和寻址方式都做了精简，使其实现更容易，指令并行执行程度更好，编译器的效率更高。目前常見的精簡指令集微處理器包括DEC Alpha、ARC、ARM、AVR、MIPS、PA-RISC、Power Architecture（包括Power
AVX的概念解释
战斗蜗牛的专栏
08-06 8126
Advanced Vector Extensions (AVX) are extensions to the x86 instruction set architecture for microprocessors from Intel and AMD proposed by Intel in March 2008 and first supported by Intel with the
Unrolling AltiVec, Part 3（转）
新罗月夜
11-11 1503
Unrolling AltiVec, Part 3: Down and dirty loop optimizationLearn how to tailor your code for AltiVecDocument options<!--document.write(<tr valign="top"&a
解析QEMU操作码
sinat_38205774的博客
04-20 379
1.target/ppc/translate.c 2.指令类型定义 /* PowerPC Instructions types definitions */ enum { PPC_NONE = 0x0000000000000000ULL, /* PowerPC base instr...
Turbo Base64-最快的Base64 SIMD / Neon / Altivec-C/C++开发
05-27
Turbo Base64：最快的Base64 SIMD / Neon最快的Base64 SIMD编码库100％C（C ++头），就像memcpy一样简单。 没有其他base64库可以更快地编码或解码:sparkles:标量可以比其他S Turbo Base64更快：最快的Base64 SIMD / Neon最快的Base64 SIMD编码库100％C（C ++头），就像memcpy一样简单。 没有其他base64库可以更快地编码或解码:sparkles:标量可以比其他SSE或基于ARM Neon的base64库要快:NEW_button:（2019.12）Turbo Base64 SSE比其他SSE / AVX / AVX2快！ base64库:NEW_button:（2019.12）最快的AVX2实现，该死的接近memcpy TurboBase64 AVX2解码比其他AVX2库快约2倍。 :NEW_button:（2020.1）对于短字符串，TurboBase64为3-
基于AltiVec的指数运算的设计与实现
04-03
基于ALtiVec技术,对查找表的多项式拟合算法加以改进,去除逻辑复杂的乘加操作,仅通过移位、查表来实现本技术中指数的有限精度运算.同时,通过误差计算,在满足精度要求的情况下进一步缩小了ROM表的大小.
PPC.rar_Ppc
09-20
PowerPC（Performance Principles Computer）是IBM、Motorola和Apple共同开发的一种高性能RISC（Reduced Instruction Set Computing）架构。这个“32位PPC编程环境手册”是对该架构的32位实现进行程序开发的重要参考...
FFmpeg源代码简单分析 configure
hffgjh的博客
11-09 1220
FFmpeg源代码简单分析 configure
阿里云服务器编译ffmpeg
nicolelili1的专栏
11-13 4153
1、在usr文件夹中创建jason文件夹 cd /usr :进入usr文件夹 mkdir jason: 创建jason文件夹 2、上传ffmpeg文件到阿里云 3、解压ffmpeg压缩包 4、编译.so文件 （1）创建build_android.sh文件，配置NDK的路径及其其它信息 将该文件转为 “UTF-8 - 无BOM格式” #!/bin/bas...
数据对齐：整理并向右对齐--为速度和正确性对齐你的数据
Joel.Wang老王的专栏
06-27 2130
原文：https://developer.ibm.com/articles/pa-dalign/，不恰当和蹩脚之处，请指正。 内存访问粒度 程序员习惯于把内存认为是简单的字节数组。在C和它的衍生语言中，char*普遍被看成是“一块内存”，甚至Java也有byte[]数组来表示物理内存。 图1 程序员是这样看待内存的 然而，计算机处理器可不是按一个字节大小为单位来读写内存的。相反，它以2字节、...
基于Matlab与Yalmip的多用户储能电站日前经济调度优化模型
04-13
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab及其Yalmip工具箱，结合Gurobi求解器，实现多用户（如工业园区内的多个工厂）储能电站的日前经济调度优化。主要内容涵盖模型建立、变量定义、目标函数设定、约束条件配置以及求解过程。文中通过具体的代码实例展示了如何根据分时电价和各用户的用电需求，制定最优的储能充放电计划，从而达到降低总体电费的目的。此外，还讨论了一些常见的实现细节和技术难点，如充放电效率的正确处理、初始荷电状态（SOC）的设定等。 适合人群：具有一定编程基础并对电力系统优化感兴趣的工程师或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望减少电费支出并提高能源利用效率的企业或机构。通过学习本文提供的方法，能够掌握如何构建和求解类似的优化问题，进而应用于实际工程项目中。 其他说明：文中提到的技术手段不仅限于储能调度，还可以扩展到其他类型的资源分配问题。对于想要深入了解优化理论及其工程应用的人来说，这是一个很好的入门案例。
OFDRserver.zip
04-13
OFDR分布式传感python代码 包括激光器远程控制 数据解调 这个是一个基于 PC 端的 **OFDR 系统（Optical Frequency Domain Reflectometry，光学频域反射测量）服务端程序**，主要用于控制光纤分布式传感实验中的硬件设备、采集数据并进行初步处理。 以下是该仓库的主要内容与功能总结： --- ### **项目功能简介** 该项目是一个 PC 端服务程序，用于实现 **光纤频域反射测量（OFDR）系统** 的控制和数据采集功能。其核心用途包括： 1. **与实验设备通信**： - 控制波长扫描光源（如 Santec、Yokogawa 等）； - 控制 DAQ（数据采集卡，如 Advantech PCIE-1840）； - 通过串口与其他设备通信（如温控模块）。 2. **数据采集与同步控制**： - 启动光源扫描； - 通过触发机制同步采集数据； - 采样数据存储为二进制或文本格式，供后续分析。 3. **图形化界面（GUI）操作**： - 使用 Qt 框架实现基本的图形界面，支持设备配置、参数设置、采集控制等功能。 4. **数据处理与显示**： - 实现基本的 FFT 处理； - 可视化信号波形； - 有部分代码实现数据的预处理和拟合操作。 OFDR 光线分布式传感 光频域反射技术 python
西门子S7-1200 PLC Modbus RTU控制步进电机的梯形图程序实现及调试技巧
最新发布
04-13
内容概要：本文详细介绍了使用西门子S7-1200 PLC及其485信号板通过Modbus RTU协议控制步进电机的方法。主要内容涵盖硬件配置、关键程序代码、数据处理方法以及常见的调试技巧。文中提供了具体的梯形图代码示例，如初始化Modbus主站、主站轮询、数据指针配置等，并针对实际应用中可能出现的问题给出了详细的解决办法，例如波特率和校验位的正确设置、数据传输时的字节交换处理、通信超时等问题。此外，还强调了硬件连接的重要性，如正确的485接线方式和终端电阻的使用。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要使用PLC进行设备控制并熟悉西门子博途软件平台的用户。 使用场景及目标：帮助读者掌握利用西门子S7-1200 PLC和Modbus RTU协议控制步进电机的具体实现步骤，提高系统的可靠性和稳定性。适用于工厂自动化生产线、机械设备控制等领域。 其他说明：文中提到的一些细节问题（如波特率的实际值、校验方式的选择等）对于初次接触此类项目的开发者来说非常有价值。同时，作者还分享了一些实用的小贴士，如使用抓包工具来辅助调试，这有助于加快项目进度并减少不必要的麻烦。
FFT如何使用altivec
04-02
<think>好的，我现在需要回答用户的问题：“如何使用Altivec实现FFT，以及示例代码”。首先，我得了解Altivec是什么，它和FFT的关系，以及如何结合使用。 Altivec是PowerPC架构中的SIMD指令集，用于加速向量运算。而FFT（快速傅里叶变换）是一种高效计算离散傅里叶变换的算法，常用于信号处理。使用SIMD指令优化FFT可以显著提升性能，特别是在处理大量数据时。 接下来，我需要回忆一下FFT的基本原理，比如分治法、蝶形运算等。Altivec的指令能够同时处理多个数据，比如同时进行四个浮点数的运算，这对于FFT中的复数运算非常有用。因此，优化的关键在于将FFT的步骤向量化，利用SIMD指令并行处理多个数据点。 然后，我需要考虑具体的实现步骤。首先，数据需要对齐到16字节边界，因为Altivec要求内存对齐。接着，蝶形运算中的乘法和加减法可以用Altivec的向量指令来替代标量操作。例如，使用vec_madd进行乘加运算，vec_add和vec_sub进行向量的加减。此外，旋转因子的加载也需要使用向量加载指令，如vec_ld。 还需要考虑复数运算的处理。复数通常由实部和虚部组成，可以使用向量寄存器同时存储多个复数。例如，一个vector float可以存储两个复数（每个复数由两个float组成），或者四个float，但需要适当的数据排列。 然后，关于示例代码，可能需要展示一个简单的基2 FFT的蝶形运算部分，使用Altivec指令进行优化。代码中需要注意内存对齐，使用合适的加载和存储指令，以及正确的向量运算函数。同时，可能需要提到循环展开、数据预取等优化技巧，以提高指令级并行性和缓存利用率。 还需要注意可能的问题，比如数据依赖、精度问题，以及不同PowerPC处理器的兼容性。此外，引用相关的资料，比如提到的牛顿-拉弗森法在浮点运算中的应用，可能与FFT中的除法或平方根运算有关，但FFT本身可能不直接涉及这些，所以需要确认是否相关。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能进一步想知道的内容，比如性能对比、其他SIMD指令集的实现（如SSE、NEON），或者更详细的优化技巧。</think>### 使用 Altivec 实现 FFT 的方法 Altivec 是 PowerPC 架构的 SIMD（单指令多数据）指令集，可用于加速信号处理算法如快速傅里叶变换（FFT）。以下是关键实现步骤及示例代码片段。 --- #### **1. 数据对齐与向量化** - Altivec 要求数据按 16 字节对齐，使用 `__attribute__((aligned(16)))` 声明数组： ```c float data[1024] __attribute__((aligned(16))); ``` - 复数可表示为 `vector float` 存储两个复数的实部和虚部（例如 `[re1, im1, re2, im2]`）。 --- #### **2. 蝶形运算向量化** FFT 的核心是蝶形运算。以下是一个基2 FFT 的蝶形运算示例： ```c #include <altivec.h> void butterfly(vector float *a, vector float *b, vector float twiddle) { vector float va = *a, vb = *b; // 复数乘法: vb * twiddle vector float real = vec_madd(vb, twiddle, vec_splat_float(0)); vector float imag = vec_madd(vec_sld(vb, vb, 8), twiddle, vec_splat_float(0)); // 加减运算 *a = vec_add(va, real); *b = vec_sub(va, real); } ``` - `twiddle` 因子需预计算并存储为向量格式[^1]。 - `vec_sld` 用于调整虚部位置以实现复数乘法。 --- #### **3. 数据加载与存储** 使用 Altivec 指令加速数据存取： ```c vector float load_complex(float *ptr) { return vec_ld(0, (vector float *)ptr); } void store_complex(vector float v, float *ptr) { vec_st(v, 0, (vector float *)ptr); } ``` --- #### **4. 完整优化步骤** 1. **预计算旋转因子**：将旋转因子存储为向量数组。 2. **循环展开**：手动展开循环以减少分支开销。 3. **缓存优化**：分块处理数据以利用局部性原理。 --- #### **示例代码片段** ```c void fft_altivec(vector float *data, int n) { int stages = log2(n); for (int stage = 0; stage < stages; stage++) { int block_size = 1 << (stage + 1); for (int i = 0; i < n; i += block_size) { for (int j = 0; j < block_size/2; j++) { int idx1 = i + j; int idx2 = i + j + block_size/2; vector float twiddle = precomputed_twiddles[stage][j]; butterfly(&data[idx1], &data[idx2], twiddle); } } } } ``` --- ### **性能注意事项** - **内存对齐**：未对齐访问会导致性能下降或错误。 - **指令流水线**：避免数据依赖，尽量使用独立运算。 - **混合精度**：Altivec 支持单精度浮点，需注意精度损失。 ---
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