战斗蜗牛的专栏

（1）什么是指令集参考：http://product.pconline.com.cn/itbk/bjbzj/notebook/1109/2522116.html所谓指令集，就是CPU中用来计算和控制计算机系统的一套指令的集合，而每一种新型的CPU在设计时就规定了一系列与其他硬件电路相配合的指令系统。而指令集的先进与否，也关系到CPU的性能发挥，它也是CPU性能体现的一个

Print PDFWhen AMD came out with CPU-support I was the last one who was enthusiastic about it, comparing it as feeding chicken-food to oxen. Now CUDA has CPU-support too, so what was I missin

Intel® Advanced Vector Extensions (Intel® AVX) is a set of instructions for doing Single Instruction Multiple Data (SIMD) operations on Intel® architecture CPUs. These instructions extend previous SIM

（转）Intrinsic—使用SSE、AVX指令集处理单精度浮点数组求和（支持vc、gcc，兼容Win、Linux、Mac） (2013-01-14 10:45:16)转载▼标签： 杂谈分类： 汇编[C] 跨平台使用Intrinsic函数范例1——使用SSE、AVX指令集 处理 单精度浮点数组求和（支持vc、gcc

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

AVX 指令集架构的改进和增强的功能：128 位 SIMD 寄存器 xmm0 - xmm15 扩展为 256 位的 ymm0 - ymm15 寄存器支持 256 位的矢量运算，由原来 128 位扩展为 256 位指令可支持最多 4 个操作数，实现目标操作数无需损毁原来的内容引进新的 AVX 指令，非 Legacy SSE 指令移植新增 FMA 指令子集引进新的指令编码模式，使用 VEX p

Intel® Advanced Vector Extensions (Intel® AVX) is a set of instructions for doing Single Instruction Multiple Data (SIMD) operations on Intel® architecture CPUs. These instructions extend previous SIM

在Intel Sandy Bridge微架构中，Intel引入了256位SIMD扩展AVX，这套指令集在兼容原MMX、SSE、SSE2对128位整点SIMD支持的基础上，把支持的总向量数据宽度扩展成了256位。新增了若干条256位浮点SIMD指令。昨天，Intel刚刚发布了AVX2指令集，这套指令集在AVX基础上做了扩展，不过要在2013年发布的Haswell处理器上才能支持。参考1给出了

Redhat 的GCC编译器是4.1版本，对于SSE4，AVX，AVX2的支持不够好，官方建议4.7

2.Vtune 下载，安装Vtune 有 windows 版本和 linux 版本，有收费的，试用的，免费的。本人使用的是一款试用版本， vtune 地址http://software.intel.com/en-us/articles/intel-vtune-amplifier-xe/ ，下载前需要注册账号，得到序列号，安装的时候需要用到。安装 vtune 需要在 root 账号下，或者使

发现这个问题网上比较少碰到，只有一个帖子ti'j

1.主频 　　主频也叫时钟频率，单位是MHz，用来表示CPU的运算速度。CPU的主频＝外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度，这不仅是个片面的，而且对于服务器来讲，这个认识也出现了偏差。至今，没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系，即使是两大处理器厂家Intel和AMD，在这点上也存在着很大的争议，我们从Intel的产品的发展趋势，可以看出Intel很

使用Intrinsics技术，实现SIMD，再加上OMP这次很简单，只需在循环上加上OpenMP的指示：#paragm omp parallel forfor(int h = 0; h {    .......    #paragm omp parallel for    for(int w = 0; w     ......}You

我们知道，在C/C++代码中，可以插入汇编代码提高性能。现在的指令集有了很多的高级指令，如果我们希望使用这些高级指令来实现一些高效的算法，就可以在代码中嵌入汇编，使用SSE等高级指令，这是可行的，但是如果对汇编不太熟悉，不愿意使用汇编的人来说，其实也是可以的，这就是Compiler Intrinsics（http://msdn.microsoft.com/zh-cn/site/26td21ds）。

http://software.intel.com/sites/products/documentation/studio/composer/en-us/2011/compiler_c/index.htm#intref_cls/common/intref_bk_sse.htmhttp://www.tommesani.com/Docs.htmlIntel架构开发人员手

相关参考：http://edu.gamfe.com/tutor/d/11820.htmlhttp://blog.163.com/chenqneu@126/blog/static/45738484200781392836677/http://dev.gameres.com/Program/Other/SSEjianjie.htmhttp://www.vckba

在http://blog.youkuaiyun.com/gengshenghong/article/details/7008682里面列举了一些手册，其中Intel Intrinsic Guide可以查询到所有的Intrinsic函数、对应的汇编指令以及如何使用等，所以，接下来就不全部进行分析，以下只分析其中一部分，从而了解如何在C/C++代码中使用这些高级指令集的基本方法，至于更多的指令的使用，查询手册就很

程序优化是个永恒的话题。随着MMX，SSE，SSE2硬件的普及，越来越多的编译器开始支持SIMD指令编程，程序员编写程序时可以很方便的利用先进的硬件为程序带来更大的性能提升，所为“花一样钱补两样”，真是惠而不费，程序员的福音。能够使用高性能的硬件固然好，不过，如果亲身进行实例分析，想当然的认为只要利用硬件的先进功能就能带来程序效率上提升，可能反而会编制出能够利用高级硬件功能的低效程序来。

传统处理方法     传统处理方法纯粹基于C＋＋，通过指针操作进行处理。通常的优化是使用定点数来代替浮点数，这里使用的方法为：     比值＝(颜色分量值 * 65535) / 255     转换成位移操作：     比值＝(颜色分量值 > 8     进行一步简化：         比值＝颜色分量值  代码如下：float

使用Intrinsics方法，实现SIMD处理     使用Intrinsics，可以利用硬件的SIMD指令进行处理。MMX，SSE，SSE2（AMD已经通过交叉授权取得该技术）看起来真有那么美好么？让我们拭目以待。     在处理中同样使用了定点数技术。 float test_SIMD_Filter(){     // 模拟申请X1024 32bp

1、主要就是在工程中包含SSE头文件即可，具体如下：    mmintrin.h               MMX      xmmintrin.h           SSE      emmintrin.h          SSE2      pmmintrin.h          SSE3      tmmintrin.h           SSSE3

传统方法+OpenMP使用OpenMP对传统方法进行优化。感谢OpenMP，实现多线程优化方便多了!多核时代，OpenMP将成为我们的利器!float test_Normal_OMP_Filter(){    BYTE* buf = (BYTE *)malloc(1024 * 1024 * sizeof(int));  //分配内存    BYTE* ptr

下面是一个简单的测试SSE指令性能的程序，可以看到明显的性能提升。（说明：程序中的timing.h使用的是http://blog.youkuaiyun.com/gengshenghong/article/details/6973086中介绍的时间间隔获取方法）#define WIN  #include "timing.h"  #include   #include 

讲的很好的一篇博文。近年来，基于CPU+GPU的混合异构计算系统开始逐渐成为国内外高性能计算领域的热点研究方向。在实际应用中，许多基于 CPU+GPU 的混合异构计算机系统表现出了良好的性能。但是，由于各种历史和现实原因的制约，异构计算仍然面临着诸多方面的问题，其中最突出的问题是程序开发困难，尤其是扩展到集群规模级别时这个问题更为突出。主要表现在扩展性、负载均衡、自适应性、通信