我现在正在使用 C 内在函数（仅限 SSE/SSE2），并且我有一个带有 4 个浮点数的 m128 值。
是否有可能将最
我编写了一个函数，使用 SIMD (<code>double[]</code>) 将 <code>System.Numerics.Vector</code> 数组的所有元素相加，但
字节指针可以安全地传递给<code>vld2q_u16</code>吗？
我最关心的是静态分析器的投诉。
<pre><code>uint16x8x2_
我可以使用 <code>_mm_set_epi64</code> 将两个 <code>uint64_t</code> 存储到一个 <code>__m128</code> 内在函数中。但是
我对流动的两种情况下变量<em>acc</em>的数据共享范围感到困惑。在案例 1 中，我收到以下编译错误：<code
我尝试以 1k x 1k 运行以下代码，所用时间为 1.4 秒。
有没有办法提高速度，代码在raspberry pi-4上测
这是另一个<code>SSE is slower than normal code! Why?</code>类型的问题。<br/>
我知道有很多类似的问题，但它们似
我在包含 2 个 cpu 内核的 VMware 虚拟机中编写了两个程序 prog1.c 和 prog2.c。 Prog1.c 有 openmp 指令 #pragma OMP SI
我有一些这样的代码：
<pre><code>void add_v3_v3(float r[3], const float a[3])
{
r[0] += a[0];
r[1] += a[1];
r[2] += a[
我正在努力优化我的 Julia 代码并使其运行得更快。
我抽象了我的整个代码的一部分，我希望你评
我想检查一下 glm 是否在我的机器上使用 SIMD。
CPU：第四代 i5，操作系统：ArchLinux（最新），IDE：QtCreator
我想计算存储在 <code>__mm256d</code> 变量中的向量的范数。<br/>
为此，我实现了 <code>ymmnorm</code> 函数，保
下面是 AVX2 中矩阵乘法的实现。我使用的机器只支持 AVX，所以我试图用 AVX 实现相同的配置。
但是
我正在尝试从 <code>__m128i</code> 模块将 16 字节的内存加载到 <code>std::arch</code> 类型中：
<pre class="lang-ru
我正在尝试旋转 RealityKit 入门代码中给出的钢盒，我使用此代码
<pre><code>steelBox.transform.rotation += simd_q
我对CPU的内部工作了解不多，对SSE的理解也同样基础；它以额外的长寄存器的形式工作，这些寄存器包
我刚刚注意到没有 <code>_mm256_insert_pd()</code>/<code>_mm256_insert_ps()</code>/<code>_mm_insert_pd()</code>，<a href="https://
我有一个可重现的样本，如下所示 -
<pre><code>#include <iostream>
#include <chrono>
#include <immintrin.h
将一个 AVX (AVX2) 寄存器拆分为两个 SSE (SSE2) 寄存器并向后 - 连接（连接）两个 SSE 寄存器以创建一个 AVX
我正在寻找最高效的方法来计算 SSE-128/AVX-256/AVX-512 寄存器（128 位和 256 位和 512 位）中所有浮点 <code>X</c
