【整理】SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now！、neon

最新推荐文章于 2025-10-15 08:11:12 发布
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#intel指令集

博客对SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now！、neon等Intel指令集进行了整理。这些指令集在信息技术领域有重要应用，有助于提升计算机处理性能。
跟Google学写代码--Chromium/base--cpu源码学习及应用
一蓑烟雨任平生 也无风雨也无晴
12-12 5781
Chromium是一个伟大的、庞大的开源工程，很多值得我们学习的地方。 前面写道： 《跟Google学写代码–Chromium/base–stl_util源码学习及应用》《跟Google学写代码–Chromium/base–windows_version源码学习及应用》今天分享cpu相关的操作。先看看这个枚举： enum IntelMicroArchitecture { PENTI
编译优化之 - 向量化优化入门
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1. 介绍 2. Intel高级向量扩展 3. GCC中向量化 4. ICC中向量化 5. AOCC/LLVM中向量化 1. 介绍 什么是自动向量化？   自动向量化（automatic vectorization）是自动并行化（automatic parallelization）的一种特殊情况，它将一次处理一对的标量运算转换为一次并行处理多对的向量运算。因此向量化可以显着加速一些带循环的...
MIPP:MIPP是用于用C ++ 11编写的SIMD指令的便携式包装器。 它支持NEON，SSE，AVX和AVX-512
04-30
MyIntrinsics ++（MIPP） 目的 MIPP是用于用C ++ 11编写的向量固有函数（SIMD）的便携式开放源包装程序（MIT许可证）。 它适用于SSE，AVX，AVX-512和ARM NEON（32位和64位）指令。 MIPP包装器支持简单/双精度浮点数，还支持带符号整数算术（64位，32位，16位和8位）。 使用MIPP包装器，您不再需要编写特定的内部代码。 只需使用提供的功能，包装器就会针对您的特定体系结构自动生成正确的内部调用。 各种各样的 科学出版物 艾德里安·卡萨涅（Adrien Cassagne），奥利维尔·奥马尔（Olivier Aumage），丹尼斯·巴图（Denis Barthou），卡米尔·勒鲁（Camille Leroux）和克里斯多夫·杰戈（ChristopheJégo）， ， 第五届SIMD /矢量处理编程模型国际研讨会（WPMVP 2018），
SIMD 函数学习：从 ARM NEON 到 x86 SSE/AVX，解锁高性能计算
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weixin_43149888的博客
10-15 946
本文介绍了ARM-NEON和x86-SSE/AVX函数的命名规则和功能分类，并归类列出了所有函数。
RISC、CISC、 SIMD、FPU、MMX、SSE、SSEX、AVX、3D Now以及DSP、ARM的Neon简介
飞翔 视频直播系统
08-30 1万+
CPU的指令集从主流的体系结构上分为精简指令集和复杂指令集，而在普通的计算机处理器基本上是使用的复杂指令集。在计算机早期的发展过程中，CPU中的指令集是没有划分类型的，而是都将各种程序需要相配合的指令集成到CPU中，但是随着科技的进步，计算机的功能也越来越强大，计算机内部的元件也越来越多，而且越来越复杂，CPU的指令也相应的变得十分复杂，而在使用过程中，并不是每一条指令都要完全被执行，在技术人员的
SIMD指令集——一条指令操作多个数，SSE，AVX都是，例如：乘累加，Shuffle等
djph26741的博客
11-07 2008
SIMD指令集 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788 SIMD，即Single Instruction, Multiple Data，一条指令操作多个数据．是CPU基本指令集的扩展．主要用于提供fine grain parallelism，即小碎数据的并行操作．比如说图像处理，图像的数据常用的数据类型是RGB565, RGBA8...
[x86]SIMD指令集发展历程表（MMX、SSE、AVX等）
weixin_34122604的博客
02-26 676
自1996年的MMX指令集以来，Intel和AMD不断为x86体系添加新的SIMD指令集。时至2012年，Intel的Ivy Bridge即将发布，这16年来SIMD指令集有了哪些发展呢？于是我决定整理一份SIMD指令集的发展历程表。通过阅读Intel和AMD的手册，以及搜索网上资料，我初步完成了这项工作。表格如下—— 指令集 条 Date ICPU IDat...
27、Rust 性能优化：向量、SIMD 与并行编程
2y3u4i5o6p的博客
09-03 80
本文探讨了 Rust 中的性能优化策略，重点介绍了向量（Vec）的内存分配、迭代方式、快速复制方法，以及 SIMD 和 rayon 在并行编程中的应用。通过代码示例和性能测试，展示了在不同场景下如何选择合适的优化手段以显著提升程序运行效率。此外，还提供了一个决策流程和优化策略对比表格，帮助开发者更好地理解和应用这些优化技术。
23、Rust 优化与应用指南
y9z0a1b的博客
09-03 103
本文详细介绍了 Rust 中的多种性能优化技巧，包括向量复制优化、SIMD 优化、并行化处理以及如何通过 FFI 加速其他语言。通过代码示例和基准测试，展示了不同优化方法的应用场景和效果，并提供了工具安装、管理以及进一步学习的资源推荐。
阿里云服务器编译ffmpeg
nicolelili1的专栏
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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...
utf8：使用范围算法（NEON + SSE4 + AVX2）的快速UTF-8验证
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libjpeg-turbo
05-21
JPEG图像编解码器使用SIMD指令（MMX、SSE2、AVX2、Neon、AltiVec）来加速X86、X86—64、ARM和PowerPC系统的基线JPEG压缩和解压缩，以及X86和X86—64系统上的渐进JPEG压缩
SIMD、SSE、AVX指令集
格子衫爱上Helloworld
01-11 1万+
指令集 指令集是指CPU能执行的所有指令的集合，每一指令对应一种操作，任何程序最终要编译成一条条指令才能让CPU识别并执行。CPU依靠指令来计算和控制系统，所以指令强弱是衡量CPU性能的重要指标，指令集也成为提高CPU效率的有效工具。 CPU都有一个基本的指令集，比如说目前英特尔和AMD的绝大部分处理器都使用的是X86指令集，因为它们都源自于X86架构。但无论CPU有多快，X86指令也只能一次处理...
单数据多指令(SIMD) MMX SSE AVX
dellme99的专栏
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概述 SIMD是指单指令多数据技术，它已经成为Intel处理器的重要性能扩展。目前Intel处理器支持的SIMD技术包括MMX,SSE,AVX. MMX提供了8个64bit的寄存器进行SIMD操作，SSE系列提供了128bit的8个寄存器进行SIMD指令操作。而最新的AVX指令则支持256bit的SIMD操作。 目前SIMD指令可以有四种方法进行使用分别是汇编语言，C++类，编译器Intri
SSE指令指令集进行程序加速、DCT的优化处理
yangdeshun888的博客
11-28 9042
1. 什么是SSE 说到SSE，首先要弄清楚的一个概念是SIMD（单指令多数据流，Single Instruction Multiple Data），是一种数据并行技术，能够在一条指令中同时对多个数据执行运算操作，增加处理器的数据吞吐量。SIMD特别的适用于多媒体应用等数据密集型运算。   Intel公司的单指令多数据流式扩展（SSE，Streaming SIMD Extensio
漫谈SIMD、SSE指令集与ClickHouse向量化执行
LittleMagic's Blog
08-13 4616
前言 ClickHouse之所以会像闪电一样快（"blazing fast"），是多方面优化的结果，包括且不限于：高效且磁盘友好的列式存储，高效的数据压缩，精心设计的各类索引，并行分布式查询，运行时代码生成等。 另外，ClickHouse为了最大限度地压榨硬件——尤其是CPU——的性能，实现了向量化查询执行（vectorized query execution）机制。这个名词相对于上面的那些可能没...
数学库中应用SSE之一
理性的幻想
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转自 http://hi.baidu.com/sige_online/blog/item/d8fdfffc8f0033f7fd037fac.html 毫无疑问，数学库是图形程序的基石，是图形程序运行效率的关键之一。一个优秀的数学库可以让图形程序运行得更流畅，甚至要快上几十倍上百倍。有时候替换一条除法运算会带来成倍的效率增长，比如用乘以 1/op 替换 vector 里的 operator
avx2入门
DuoKingg的博客
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avx2入门
全面解析SIMD指令集：MMX、SSE到AVX
"SIMD指令集大全是一份涵盖了多种数据处理优化指令集的参考资料，包括MMX、SSE、SSE2、SSE3、SSSE3、SSE4.1、SSE4.2以及AVX等。这些指令集主要用于CPU对数据的并行处理和加速计算，尤其在图形处理、多媒体应用和科学...
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