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我想知道是否有一种方法可以扩展 ruby Array 类型来进行 SIMD 和 SSE 向量计算。
我的意思是用一种低级语言实现，用于在 ruby 程序中对处理任务进行编号。
最佳答案
我怀疑你需要写一个 Ruby C extension .我没有使用该教程，但它似乎是合理的。只需将您想在扩展中使用的 SIMD 和 SSE 方法包装起来，瞧!我以前没有开发过这种扩展，所以我不确定这种操作是否会在 Ruby 和 C 之间移动数据时产生复制开销。你必须调查一下；快速谷歌一下，找不到任何像这样的扩展。
关于 ruby SIMD 和 SSE，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3120817/
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关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改进这个问题？将问题更新为 on-topic对于堆栈溢出。 7年前关闭。 Improve this qu
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我需要了解如何编写一些可并行化问题的 C++ 跨平台实现，以便在可用的情况下利用 SIMD(SSE、SPU 等)。以及我希望能够在运行时在 SIMD 和非 SIMD 之间切换。 您建议我如何解决这个问
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假设我们有一个函数将两个数组相乘，每个数组有 1000000 个 double 值。在 C/C++ 中，该函数如下所示: void mul_c(double* a, double* b) {
我有一个 A = a1 a2 a3 a4 b1 b2 b3 b4 c1 c2 c3 c4 d1 d2 d3 d4 我有两排， float32x2_t a = a1 a2 flo
我正在考虑编写一个 SIMD vector 数学库，因此作为一个快速基准，我编写了一个程序，该程序执行 1 亿(4 个 float ) vector 元素乘法并将它们加到累积总数中。对于我的经典非 S
我正在开发带有英特尔编译器 OpenMP 4.0 的英特尔 E5(6 核、12 线程) 为什么这段代码 SIMD 编译比并行 SIMD 编译更快？ for (int suppv = 0; suppv
OpenMP 4.0 引入了 SIMD 结构以利用 CPU 的 SIMD 指令。根据规范http://www.openmp.org/mp-documents/OpenMP4.0.0.pdf ，有两种结
英特尔编译器允许我们通过以下方式对循环进行矢量化 #pragma simd for ( ... ) 但是，您也可以选择使用 OpenMP 4 的指令执行此操作: #pragma omp simd fo
关注我的 x86 question ，我想知道如何在 Arm-v8 上有效地矢量化以下代码: static inline uint64_t Compress8x7bit(uint64_t x) {
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可以使用“位打包”技术压缩无符号整数:在一个无符号整数 block 中，只存储有效位，当一个 block 中的所有整数都“小”时，会导致数据压缩。该方法称为 FOR (引用框架)。 有SIMD lib
SSE 寄存器是否在逻辑处理器(超线程)之间共享或复制？ 对于 SSE 繁重的程序，我能否期望从并行化中获得与普通程序相同的加速(英特尔声称具有超线程的处理器为 30%)？ 最佳答案 从英特尔的文档中
我正在编写一个使用 SSE 指令来乘法和相加整数值的程序。我用浮点数做了同样的程序，但我的整数版本缺少一个指令。 使用浮点数，在完成所有操作后，我将 de 值返回到常规浮点数数组，执行以下操作: _m
我正在开发基于Intel指令集（AVX，FMA等）的高性能算法。当数据按顺序存储时，我的算法（内核）运行良好。但是，现在我面临一个大问题，但没有找到解决方法或解决方案： see 2D Matrix i
大家好 :) 我正在尝试了解有关浮点、SIMD/数学内在函数和 gcc 的快速数学标志的一些概念。更具体地说，我在 x86 cpu 上使用 MinGW 和 gcc v4.5.0。 我已经搜索了一段时间
根据https://sourceware.org/glibc/wiki/libmvec GCC 具有数学函数的向量实现。它们可以被编译器用于优化，可以在这个例子中看到:https://godbolt.
我是一名优秀的程序员,十分优秀！