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我正在尝试使用 Intel Intrinsics 在 float
数组上快速执行操作。操作本身似乎运行良好;然而,当我尝试将操作结果放入标准 C 变量时,我得到了 SEGFAULT。如果我注释掉下面指示的行,程序就会运行。如果我保存指示行的结果,但不以任何方式操作它,则程序运行正常。只有当我尝试(以任何方式)与 _mm_cvtss_f32(C)
的结果交互时,我的程序才会崩溃。有什么想法吗?
float proc(float *a, float *b, int n, int c, int width) {
// Operation: SUM: (A - B) ^ 2
__m128 A, B, C;
float total = 0;
for (int d = 0, k = 0; k < c; d += width, k++) {
for (int i = 0; i < n / 4 * 4; i += 4) {
A = _mm_load_ps(&a[i + d]);
B = _mm_load_ps(&b[i + d]);
C = _mm_sub_ps(A, B);
C = _mm_mul_ps(C, C);
C = _mm_hadd_ps(C, C);
C = _mm_hadd_ps(C, C);
total += _mm_cvtss_f32(C); // SEGFAULT HERE
}
for (int i = n / 4 * 4; i < n; i++) {
int diff = a[i + d] - b[i + d];
total += diff * diff;
}
}
return total;
}
最佳答案
您确定您的程序实际上在您引用的指令处崩溃了,或者如果您删除 _mm_cvtss_f32() 行,编译器是否只是优化循环的其余部分(它没有任何其他可见的副作用)?潜在的失败原因可能是 a 和 b 数组的不正确对齐,因为您使用的是对齐的加载指令。您确定它们是 16 字节对齐的吗?在当代 Intel 硬件上,16 字节对齐和未对齐负载之间的性能差异非常小(有关该问题的讨论,请参阅上述问题的评论)。
我在原来的评论中提到 movaps
的编码比 movups
更短。 这是不正确的。我在想,而不是 movaps
与 movapd
,它们执行相同的内存传输,只是它们被标记为用于分别为单精度和 double 据。实际上,它们做同样的事情,但 movaps
的编码更短。
关于c - 使用结果 float 时 SSE SIMD 段错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40640976/
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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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
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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!