[讨论]复数乘法SSE,SSE2优化

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Ubuntu SSE指令集 编程实例---复数乘法与共轭乘法

Ubuntu SSE库 编程实例---复数乘法与共轭乘法 1. SSE指令集介绍 2. SSE指令集原理 3. 常用SSE指令集 4. SSE实现复数乘法 5. SSE实现复数共轭乘法

SSE 加速运算例子详解:乘法、加法、平方、最小值、最大值、与操作

SSE(Streaming SIMD Extensions)是英特尔在AMD的3D Now!发布一年之后,在其计算机芯片Pentium III中引入的指令集,是MMX的超集。AMD后来在Athlon XP中加入了对这个指令集的支持。这个指令集增加了对8个128位寄存器...

SSE2加速

大多数的函数是在库中,Intrinsic Function却内嵌在编译器中(built in to the compiler)。 Intrinsic Function Intrinsic Function作为内联函数,直接在调用的地方插入代码,即避免了函数调用的额外开销,又能够

SSE指令集相关

SSE指令集相关指令

SSE2指令集

1移动指令: 1.Movaps movaps XMM,XMM/m128 movaps XMM/128,XMM 把源存储器内容值送入目的寄存器,当...2.Movups movups XMM,XMM/m128 movaps XMM/128,XMM 把源存储器内容值送入目的寄存器,但不必对齐内存16字节 3....

c/c++ 代码中使用sse指令集加速

在http://blog.csdn.net/gengshenghong/article/details/7008682里面列举了一些手册,其中Intel Intrinsic Guide可以查询到所有的Intrinsic函数、对应的汇编指令以及如何使用等,所以,接下来就不全部进行分析,以下...

数值计算优化方法C/C++(三)——SIMD

C++数值计算简单加速技术(三)——SIMD 1、概述 SIMD全称Single Instruction Multiple Data,单指令多数据流,能够复制多个操作数,并把它们打包在大型...因此只要能GPU并行的计算都可以通过SIMD优化,在CPU上获...

【整理】SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、neon

SIMD SIMD单指令流多数据流(SingleInstruction Multiple Data,SIMD)是一种采用...在微处理器中,单指令流多数据流技术则是一个控制器控制多个平行的处理微元,例如Intel的MMX或SSE以及AMD的3D Now!技术。 --------

RISC、CISC、 SIMD、FPU、MMX、SSE、SSEX、AVX、3D Now以及DSP、ARM的Neon简介

CPU的指令集从主流的体系结构上分为精简指令集和复杂指令集,而在普通的计算机处理器基本上是使用的复杂指令集。在计算机早期的发展过程中,CPU中的指令集是没有划分类型的,而是都将各种程序需要相配合的指令集成到...

【整理】SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、neon——指令集大全

SIMD ...SIMD单指令流多数据流(SingleInstruction Multiple Data,SIMD)是一种采用一个控制器来控制多个处理器,同时对一组数据(又称“数据向量”)中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术...

什么?!NEON还要优化

作者:十曰立 链接:...來源:简书 官网介绍: NEON宏观介绍 NEON Programmer’s Guide Version: 1.0 直观认识 ...Arm NEON technology is an advanced SIMD (single instruction multiple data...

SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、neon

SIMD ...SIMD单指令流多数据流(SingleInstruction Multiple Data,SIMD)是一种采用一个控制器来控制多个处理器,同时对一组数据(又称“数据向量”)中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术...

SIMD,MMX,SSE,AVX,3D Now!,neon

SIMD单指令流多数据流(SingleInstruction Multiple Data,SIMD...在微处理器中,单指令流多数据流技术则是一个控制器控制多个平行的处理微元,例如Intel的MMX或SSE以及AMD的3D Now!技术。 MMX是由英特尔开发的一种SI...

AI移动端优化

一、前言 数学是科学的基础,一般涉及算法的项目...BLAS 是一个数学计算库的标准,定义了一套矩阵数组操作的API,例如: sgemm float矩阵乘法、sgemv float矩阵乘以数组… 诸如此类。 OpenBLAS 是BLAS标准的一种具...

优化汇编例程(13)

12.8. Core2上相同的例子 归功于更好的μop融合与更强大的执行单元,相同的循环在Core2运行得更高效。例子12.6c与12.6d都是Core2上运行的好候选。在例子12.6c中的j1 L1指令应该改为jb L1,以启用32位模式中的宏操作...

Android NDK开发之 NEON基础介绍

这是官方介绍: ...一、NEON简介 ARM® NEON™ 通用 SIMD 引擎可有效处理当前和将来的多媒体格式,从而改善用户体验。 NEON 技术可加速多媒体和信号处理算法(如视频编码/解码、2D/3D 图形、游戏、音频和语音处理、...

arm的代码量大_ARM底层汇编优化之NEON优化 - 概述(基础入门 )

一、官网介绍:嗯~就是这么干净的一章开头,只有两个链接一张图,图还是临时找的~NEON整体介绍​developer.arm.comNEON Programmer’s Guide Version: 1.0 – Arm Developer​developer.arm.com1.1、 NEON整体描述...

[转] 数值计算的优化

tag:代码优化,除法,牛顿迭代,减法代替除法,除法优化 说明:文章中的很多数据可能在不同的CPU或不同的系统环境下有不同的结果,数据仅供参考 x86系列的CPU对于位运算、加、减等基本指令都能在1个CPU周期内完成...

《游戏引擎架构》中英词汇索引表

简介 此词汇索引表源自《游戏引擎架构》的中英索引,支持搜寻及排序,以方便读者查阅。遇到游戏相关的术语也可利用本表查找其中英翻译。欢迎提供意见反馈。 中英双语索引表 Search: 英文 ...5

.NET Core 编程指南中文版 —— 4 .NET Core 3.0(预览版 2)的新增功能

.NET Core 3.0(预览版 2)的新增功能 本文介绍 .NET Core 3.0(预览版 2)的新增功能。最大的增强功能之一是对 Windows 桌面应用程序(仅限 Windows)的支持。通过利用名为“Windows 桌面”的 .NET Core 3.0 SDK ...

数学建模之MATLAB编程

EverydayOneCat ???? ???????????? ??????????????...2.基本数学运算 2.1变量与数据操作 变量定义注意事项: 变量名区分字母大小写 变量名必须以字母开头,之后可以是任意字母、数字或下划线 MATL

关于高性能数值运算

经过一个月的繁忙后,在Microsoft Research的工作进入收尾阶段。于是,也有时间上来写点东西了。在微软intern期间有很多的收获,等回到学校后,回顾整个过程,再写个总结吧。这篇blog里,主要说的是一个实用的东西...

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

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