相关推荐

使用Intel 向量化编译器优化性能(2)

使用Intel 向量化编译器优化性能(2) 本文部分翻译自Intel网站,部分选自Intel编译器文档以及中科院计算所的一些资料        首先要向大家道歉,由于疏忽,才发现intel的这个教程可能只是针对5.0版本的编译器,现在已经是7.1了,所以文中的例子可能在现在的编译器上会有不同的表现,我会把每一个例子测试一下,并结合从其它渠道找到的关于intel编译器的文档来给大家介

一文了解 ClickHouse 的向量化执行

ClickHouse在计算层做了非常细致的工作，竭尽所能榨干硬件能力，提升查询速度。它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。多核并行ClickH...

使用英特尔编译器进行自动向量化

使用英特尔编译器进行自动向量化 自动向量化是英特尔编译器提供的一个可以自动的使用SIMD指示的功能。 在处理数据时， 编译器自动选择MMX™, Intel® Streaming SIMD 扩展（Intel® SSE, SSE2, SSE3 和SSE4）等指令集， 对数据进行并行的处理。 使用编译器提供的自动向量化功能是提高程序性能的一个非常有效的手段。自动向量化在IA-32和Intel® 64...

OpenCL优化方法-消除访问内存数组引起的循环依赖关系

消除访问内存数组引起的循环依赖关系 在单个工作项内核中包含ivdep pragma，可以声明对内存数组的访问不会导致循环依赖。在编译期间，OpenCL离线编译器的英特尔FPGA SDK创建了可确保加载和存储指令在依赖关系约束下运行的硬件。依赖约束的一个例子是依赖的加载和存储指令必须按顺序执行。ivdep pragma的存在指示离线编译器移除循环中加载和存储指令之间的额外硬件，此循环在内核代码中紧

向量化优化

向量化优化借助的是 CPU 的 SIMD 指令，即通过单条指令控制多组数据的运算。它被称为 CPU 指令级别的并行。区别：标量指令与向量指令●标量指令，每次处理一 个数据●又称传统指令和通用指令●向量指令,每次处理一批数据●也叫SIMD指令(Single Instruction Multiple Data),单指令,多数据●很多应用需要这种细粒度的并行性(比如,典型的多媒体应用)

C/C++中的内建函数介绍：介绍C/C++中内建函数的基本概念、用途和作用

C/C++ 内建函数

使用Intel(R) Visual Fortran Compiler自动向量化优化代码

一、引言 SIMD（Single Instruction Mutiple Data）可以在程序执行中能够复制多个操作数，并把它们直接打包在寄存器中。显而易见，SIMD在性能上有较高的优势，可以以同步方式，在同一时间内执行同一条指令。在指令集上，以AMD的3D Now!和Intel的SSE为突出代表。 而Intel出品的C/C++、Fortran编译器都可以对代码执行循环的自...

intel编译器_基于Intel编译器的优化(持续学习消化)

基于Intel编译器的优化编译器优化级别Intel的编译器共有如下一些主要的优化级别：u /O1：实现最基本的优化u /O2：基于代码速度实现常规优化，这个也是默认的优化级别u /O3：在/O2的基础上实现进一步的优化，包括Cache预读，标量转换等等，但是在某些情况下反而会减慢代码的执行速度。u /Ox：实现最大化的优化，包括自动内联函数的确定，全局优化，使用EBP作为通用寄存器等。u /fas...

VS2010下FPU和SSE优化测试结果

#include #include #include #include using namespace std; #define asm __asm #define ARRAY_SIZE 3000000 clock_t start,finish; void init_CPLUSPLUS(float* pSource ,int nCount) { start = clock(); float* pCur = pSource; for(int i=0;i

#pragma指令用法汇总和解析

#pragma指令用法汇总和解析 一. message 参数。 message 它能够在编译信息输出窗  口中输出相应的信息，这对于源代码信息的控制是非常重要的。其使用方法为：  #pragma message(“消息文本”)  当编译器遇到这条指令时就在编译输出窗口中将消息文本打印出来。  当我们在程序中定义了许多宏来控制源代码版本的时候，我们自己有可能都会忘记有没有正确的设置这些

c语言指针对齐,告诉C指针数据是16字节对齐

我用静态数组写了一些代码，它的向量化很好。float data[1024] __attribute__((aligned(16)));我想使数组动态分配。我试着做这样的事情：float *data = (float*) aligned_alloc(16, size*sizeof(float));但编译器(GCC 4.9.2)，不再可以向量化代码。我假设这是因为不知道指针数据是16字节对齐。我正在收...

使用Intel 向量化编译器优化性能(1)

使用Intel 向量化编译器优化性能(1) 本文节选翻译自Intel网站 使用Intel c++编译器的时候,怎么也找不到相关的资料可以参考,在Intel的网站找到了一些教程,我C++的水平很一般,对这个编译器的使用也是刚入门,大家看了请多指正,这是第一部分,余下的我会在这几天继续整理完. 学习如何增强c/c++以及Fortran代码在windows和Linux下的性能,使

使用#pragma simd进行自动向量化

#pragma simd 该编译指示(SIMD)是12.0编译器最新提供的功能。他可以强制性的让编译器做自动并行化。对于其他编译指示比如#pragma ivdep来说，如果编译器编译时发现用户提供的编译指示条件不满足，那么编译器是不会根据编译指示来进行自动向量化的。也就是说，编译器实际上还是会进行编译时的依赖关系检查。而对于#pargam simd来说，无论编译时条件如何，编译器总是会进

即时编译器的向量化优化是什么？SIMD 到底是什么？

前言 本文隶属于专栏《100个问题搞定Java虚拟机》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见100个问题搞定Java虚拟机 正文 向量化优化借助的是 CPU 的 SIMD 指令，即通过单条指令控制多组数据的运算。 它被称为 CPU 指令级别的并行。 HotSpot 虚拟机运用向量化优化的方式 第一种是使用 HotSpot intrinsic，在调用特定方法的时候替换为使用了 SIMD 指令的高效实现。 Intrinsic 属于点覆盖，

使用Intel编译器(3)HLO(1)高级别优化的选项和使用

参考手册： http://software.intel.com/sites/products/documentation/studio/composer/en-us/2011Update/compiler_c/index.htm 说明：本系列文章为个人笔记，如有不正确之处，请参考官方相关文档，如果错误发现，我会尽量更新修改。另外，以下内容不保证对于所有版本的编译器都正确，编译器

IAR for AVR 学习笔记（6）--中断及相关函数操作

6．1．中断函数： 在IAR编译器里用关键字来__interrupt来定义一个中断函数。用#pragma vector来提供中断函数的入口地址 #pragma vector=0x12//定时器0溢出中断入口地址 __interrupt void time0(void) { ; } 上面的入口地址写成#pragma vector=TIMER0_OVF_vect更直观，每种中断的入口地址