- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
给定以下输入字节:
var vBytes = new Vector<byte>(new byte[] {72, 101, 55, 08, 108, 111, 55, 87, 111, 114, 108, 55, 100, 55, 55, 20});
和给定的掩码:
var mask = new Vector<byte>(55);
如何找到字节数 55
在输入数组中?
我试过异或 vBytes
与 mask
:
var xored = Vector.Xor(mask, vBytes);
给出:
<127, 82, 0, 91, 91, 88, 0, 96, 88, 69, 91, 0, 83, 0, 0, 35>
但不知道如何从中得到计数。
为简单起见,我们假设输入字节长度始终等于 Vector<byte>.Count
的大小.
最佳答案
(以下想法的 AVX2 C 内在函数实现,以防具体示例有所帮助:How to count character occurrences using SIMD)
在 asm 中,您希望 pcmpeqb
生成 0 或 0xFF 的向量。被视为有符号整数,即 0/-1。
然后 将比较结果用作整数值 和 psubb
将 0/1 添加到该元素的计数器。 (减 -1 = 加 +1)
这可能会在 256 次迭代后溢出,因此在此之前的某个时候,使用 psadbw
对 _mm_setzero_si128()
将这些无符号字节(无溢出)水平求和为 64 位整数(每组 8 字节一个 64 位整数)。然后 paddq
累加 64 位总数。
溢出前的累加可以通过嵌套循环完成,也可以在常规展开循环的末尾完成。 psadbw
速度很快(因为它是视频编码运动搜索的关键构建 block ),所以每 4 次比较甚至每 1 次累积并跳过 psubb
.
参见 Agner Fog's optimization guides有关 x86 的更多详细信息。根据他的指令表,psadbw xmm
/vpsadbw ymm
在 Skylake 上以每个时钟周期 1 个向量的速度运行,具有 3 个周期延迟。 (只有1uop的前端带宽。)上面提到的所有指令也是单uop,并且运行在多个端口上(因此吞吐量不一定相互冲突)。他们的 128 位版本只需要 SSE2。
如果您真的一次只有一个向量要计算,并且没有在内存中循环,那么可能是 pcmpeqb
/psadbw
/pshufd
(copy high half to low)/padd
/movd eax, xmm0
给你 255 * 整数寄存器中的匹配数。一个额外的向量指令(例如从零减去,或与 1 进行与运算,或 pabsb
(绝对值)将删除 x255 比例因子。
IDK 如何在 C# SIMD 中编写它,但您绝对不想要点积!解包并转换为 FP 将比上面慢 4 倍,这只是因为固定宽度向量比 float 多 4 倍的字节,以及 dpps
(_mm_dp_ps
) 不快。 4 微指令,Skylake 上每 1.5 个周期吞吐量一个。如果您确实必须对无符号字节以外的内容进行水平求和,请参阅 Fastest way to do horizontal SSE vector sum (or other reduction) (我的答案也包括整数)。
或者如果 Vector.Dot
使用 pmaddubsw
/pmaddwd
作为整数向量,那么这可能没有那么糟糕,但是做一个 multi-与 psadbw
相比,比较结果的每个向量的步进水平和是很糟糕的,尤其是与您偶尔只进行水平求和的字节累加器相比。
或者,如果 C# 优化了与 1
的常数向量的任何实际乘法。无论如何,这个答案的第一部分是您希望 CPU 运行的代码。无论您喜欢使用什么源代码来实现这一目标。
关于c# - 如何使用 SIMD 计算数组中某个字节的出现次数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49552656/
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!