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我从 14 岁起就开始阅读游戏引擎书籍(那时候我什么都不懂:P)几年后,我想开始为我的游戏引擎编写数学基础。我一直在思考如何设计这个“图书馆”。 (我的意思是“有组织的文件集”)每隔几年就会出现新的 SIMD 指令集,我不希望它们被浪费掉。 (如果我对此有误,请告诉我。)
我希望至少具有以下属性:
编辑 - 我想让源代码可移植,这样它也可以在 x86(-64) 以外的其他设备上运行
所以我认为使用函数指针是一个很好的解决方案,我会在程序开始时将其设为静态并进行初始化。以及合适的函数(例如矩阵/vector 的乘法)将调用。
您认为这种设计的优点和缺点是什么(哪个更重要?),甚至可以创建具有上述两种属性的设计吗?
基督徒
最佳答案
重要的是获得正确的粒度来决定调用哪个例程。如果您在太低的级别执行此操作,那么函数调度开销就会成为一个问题,例如如果通过某种函数指针调度机制调用而不是说只是内联,那么只有一些指令的小例程可能会变得非常低效。理想情况下,特定于体系结构的例程应该处理合理数量的数据,以便函数调度成本可以忽略不计,而不会太大以至于由于为每个支持的体系结构编译额外的非特定于体系结构的代码而导致代码显着膨胀。
关于c++ - 通过使用函数指针在游戏引擎数学库中使用 SIMD ~ 好主意?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16478514/
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
我有一个代码库,我可以在我的 mac 上编译和运行,但不能在我的远程 linux 机器上编译和运行,我不确定为什么。 编译时出现错误 fatal error: simd/simd.h: No such
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
我正在使用 AVX 内在 _mm256_extract_epi32() . 不过,我不完全确定我是否正确使用它,因为 gcc 不喜欢我的代码,而 clang 编译它并运行它没有问题。 我根据整数变量的
当我可以使用 SSE3 或 AVX 时,SSE2 或 MMX 等较旧的 SSE 版本是否可用 - 还是我还需要单独检查它们? 最佳答案 一般来说,这些都是附加的,但请记住,多年来英特尔和 AMD 对这
在 godbolt.org 使用 gcc 7.2 我可以看到以下内容 code在汇编程序中翻译得非常好。我看到 1 次加载、1 次添加和 1 次存储。 #include __attribute__(
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) {
Intel 提供了几个 SIMD 命令,它们似乎都对 128 位数据执行按位异或: _mm_xor_pd(__m128d, __m128d) _mm_xor_ps(__m128, __m128) _m
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!