simd

【ARM】FPU,VFP,ASE,NEON,SVE...是什么意思？

1、文档目标对执行浮点和SIMD操作的逻辑的各种名称的缩写词进行简要解释。2、问题场景Arm处理器内核中有用于执行浮点和SIMD操作的逻辑，有各种名称。

亿道电子Emdoor·2025-07-29 23:46

2024年12月20日 Go生态洞察：Go开发者调查2024 H2结果深度解析

2024H2结果深度解析摘要我是猫头虎，本篇文章将深入剖析Go团队于2024年9月9日至23日期间开展的GoDeveloperSurvey2024H2调查结果，从满意度、开发环境、云部署、AI辅助、团队挑战、SIMD

猫头虎·2025-07-28 18:14

GIMP 3.0 中文版下载与安装全指南，附软件下载链接

GNUImageManipulationProgram）作为开源图像处理领域的标杆工具，其3.0版本在技术架构上实现了多项突破：界面与性能升级基于GTK3重构的UI支持高分辨率屏幕，SVG图标体系带来更现代的视觉体验；引入多线程渲染与SIMD

·2025-07-20 15:06

全面解析ARMv8架构手册：2020年版要点总结

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：ARMv8架构作为64位指令集的重要里程碑，提供了详尽的参考指南，包含处理器状态、内存模型、指令集、安全性与虚拟化、多核与并发、浮点与SIMD运算、调试与性能监控、

车英赫·2025-07-20 09:54

C 语言字符大小写互转：tolower / toupper 详解与实战

个人主页：BabyZZの秘密日记收入专栏：C语言文章目入一、函数原型二、实现原理（glibc2.39源码节选）三、常见陷阱与最佳实践四、完整示例：大小写不敏感查找子串五、性能扩展：批量转换的SIMD思路六

BabyZZの秘密日记·2025-07-19 13:01

向量化编程：SIMD（Single Instruction, Multiple Data）深度解析

SIMD（SingleInstruction,MultipleData）作为向量化编程的核心，通过一条指令同时处理多个数据，能够显著提高数据并行度。

·2025-07-07 19:36

浏览器游戏的次世代革命：WebAssembly 3.0 实战指南

WASM3技术栈的性能优势WASM3技术栈在性能方面的优势主要体现在以下三个维度：1.SIMD并行计算SIMD（Single

Lucas55555555·2025-06-24 05:41

opencv实现点到region最小距离，distance_pr

distance_pr的算子很快使用opencv模仿实现一下halcon的region使用rle编码，还有可能使用凸包优化，simd，二分查找，多线程计算，这里只实现基础的功能#include#include

isyoungboy·2025-06-21 22:38

OPENPPP2 内置 SIMD-AES-128-CFB 算法实现分析及优化路线

引用源：OPENPPP2/simd_aes_128_cfb.cpp核心组件结构图AES-128-CFB加密系统密钥扩展CFB加密CFB解密加载初始密钥10轮密钥扩展使用aeskeygenassist字节移位与异或初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块块加密块加密

liulilittle·2025-06-20 13:04

SIMD 的使用与限制介绍

SIMD的使用与限制介绍什么是SIMD？SIMD（SingleInstruction,MultipleData，单指令多数据流）是一种并行计算技术，允许一个指令在多组数据上同时操作。

写代码的橘子n·2025-06-16 11:45

Python, C ++开发出版物销量排行APP

C++的高性能特性，构建实时、精准的图书销售分析平台：---一、系统架构设计1.技术栈分层模块Python应用场景C++应用场景核心算法引擎销售预测模型（Prophet/LSTM）实时排名计算（跳表+SIMD

Geeker-2025·2025-06-11 02:56

C++性能优化笔记-11-使用向量操作

这样叫单指令多数据（SIMD）操作。每个向量的大小可以是64位（MMX），128位（XMM），256位（

^Moon^·2025-06-10 03:43

Android高级开发第四篇 - JNI性能优化技巧和高级调试方法

第二部分：核心性能优化技巧1.减少JNI调用频率2.高效的数组操作3.缓存Java对象引用4.内存管理优化5.SIMD指令优化第三部分：高级调试方法1.性能分析工具2.内存泄漏检测3.崩溃调试技巧4.性能基准测试框架第四部分

我的青春不太冷·2025-06-03 14:17

JVM——JNI 的运行机制

引入在Java开发中，我们常常会遇到一些Java语言难以直接处理的场景，例如需要调用特定体系架构或操作系统的功能，或者利用汇编语言的SIMD指令来优化关键代码性能。

黄雪超·2025-05-28 21:18

Doris高性能读能力与实时性实现原理

向量化执行引擎‌基于SIMD指令集的向量化处理，单次运算处理1024行数据块‌，相比传统行式引擎效率提升5-10倍。通过减少虚函数调用、提升C

jiedaodezhuti·2025-05-20 14:41

[C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法-第2部分：使用YShuffleX2Kernel优化程序

文章目录一、算法思路1.1瓶颈分析1.2优化思路1.3计算索引二、算法实现2.1程序里计算索引2.2思路A的实现2.3思路B的实现三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.1.2X86架构上`.NET7.0`程序的测试结果3.1.3X86架构上`.NET8.0`程序的测试结果3.2Arm架构3.2.1Arm架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.2

zyl910·2025-05-12 21:36

青少年编程与数学 02-018 C++数据结构与算法 22课题、并行算法

青少年编程与数学02-018C++数据结构与算法22课题、并行算法一、GPU并行计算矩阵乘法示例二、MPI并行计算allgather操作示例三、C++中的并行计算多线程并行计算多进程并行计算四、SIMD

明月看潮生·2025-05-05 00:13

【首款Armv9开源芯片“星睿“O6测评】SVE2指令集介绍与测试

SVE是一种新的单指令多数据（SIMD）指令集，用于AArch64的扩展，支持灵活的向量长度实现。

极术社区·2025-05-01 08:03

高翔视觉slam中常见的OpenCV和Eigen的几种数据类型的内存布局及分配方式详解

vector>内存布局及分配方式详解1.内存对齐的必要性Eigen的固定大小类型（如Eigen::Vector2d、Eigen::Matrix4d等）需要16字节内存对齐，以支持SIMD指令（如SSE/

xMathematics·2025-04-30 07:51

[C#] Bgr24彩色位图转为Gray8灰度位图的跨平台SIMD硬件加速向量算法（第2版: 增加512位向量算法、RGB2Y算法的测试对比）

文章目录一、标量算法1.1算法原理1.1.1彩色转灰度的计算公式1.1.2像素格式说明1.2算法实现1.3基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2前人的经验（RGB2Y）2.1.3更好的办法2.2算法实现2.2.1怎样处理非整数倍数据2.3基准测试代码2.4128位向量的算法2.5512位向量的算法三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET7.0`程

zyl910·2025-04-14 18:35

ARM Cortex系列(A8/A9/A15/A7) NEON多媒体处理SIMD引擎优化

出处：http://houh-1984.blog.163.com/blog/static/31127834201211275111378/Cortex-A9的NEON多媒体处理器是基于ARMv7的SIMD

chiyikou1762·2025-04-14 17:02

SIMD向量化优化与内存访问重排的微架构级性能提升

1.SIMD向量化优化基础1.1SIMD指令集概述单指令多数据（SIMD）指令集是现代处理器架构的重要组成部分，能够显著提升数据处理效率。

学习ing1·2025-04-14 17:01

硬件层次结构并行情况

在硬件层面，warp内的32个线程以SIMD（SingleInstruction,MultipleDat

Mundaneman·2025-04-11 16:04

【C++ SIMD】第3篇：数据对齐与跨步访问（Windows/VS2022版）——以AVX为例

一、理解数据对齐1.1什么是数据对齐数据对齐指数据在内存中的起始地址是特定数值的整数倍。对于AVX指令集：AVX-256要求32字节对齐（地址末5位为0）AVX-512要求64字节对齐（地址末6位为0）//VS2022中测试地址对齐的简单方法#include__m256aligned_data;//自动对齐的栈变量printf("Alignedaddress:%p\n",&aligned_data

JuicyActiveGilbert·2025-04-04 19:12

【C++游戏引擎开发】《线性代数》（5）：四元数的3D旋转原理与实现（含新增Vector3、修改Matrix为非SIMD版本）

一、四元数基础理论四元数（Quaternions）是一种扩展了复数系统的数学工具，由威廉·哈密顿（WilliamRowanHamilton）于1843年提出。它在三维空间旋转表示和计算中具有重要应用，尤其在计算机图形学、机器人学和航空航天等领域中因其高效性和无万向节锁的特性而被广泛使用。1.1四元数的定义四元数是一个四维超复数，形式为：q=a+bi+cj+dkq=a+b\mathbf{i}+c\m

JuicyActiveGilbert·2025-04-04 19:41

C++20 std::execution::unseq：使用SIMD提速代码从入门到精通

文章目录一、引言二、`std::execution::unseq`入门（一）执行策略概述（二）`std::execution::unseq`的含义（三）适用场景三、`std::execution::unseq`的使用方法（一）支持的算法（二）代码示例四、`std::execution::unseq`与其他执行策略的对比（一）与`std::execution::seq`的对比（二）与`std::ex

码事漫谈·2025-04-03 17:21

【C++游戏引擎开发】第1周《线性代数》（3）：矩阵乘法的SIMD优化与转置加速

一、矩阵乘法数学原理与性能瓶颈1.1数学原理矩阵乘法定义为：给定两个矩阵A（m×n）\mathrm{A}（m×n）A（m×n）和B（n×p）\mathrm{B}（n×p）B（n×p），它们的乘积C=A×B\mathrm{C}=A×BC=A×B是一个m×p\mathrm{m}×pm×p的矩阵，其中：Ci,j=∑k=1nAi,k⋅Bk,jC_{i,j}=\sum_{k=1}^{n}A_{i,k}\cd

JuicyActiveGilbert·2025-03-28 15:25

深入理解现代C++在IT行业中的核心地位与应用实践

行业中的核心地位与应用实践一、C++在IT行业中的不可替代性现代IT行业中，C++凭借其零成本抽象和系统级控制能力，在以下关键领域保持不可替代地位：应用领域C++优势体现典型应用案例高性能计算直接内存管理，SIMD

六七_Shmily·2025-03-25 20:12

机器学习 Day01人工智能概述

易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

系统结构知识点

如SISD;SIMD;MISD;MI

落——枫·2025-03-13 07:18

T31ZX T31ZL 北京君正T31电池特别版 SOC芯片

T31N为普通版,配备全功能,内含512MbitDDR2,在充分发挥T31的各种能力同时,更可提供极高算力,实现高性价比.T31N标配SIMD128加速指令及1.5Ghz主频,由此T31

HXW-lin0312·2025-03-08 04:25

CPU架构 -- ARMv7与ARMv8协处理器比较

ARMv7和ARMv8的协处理器比较相同点功能扩展：两个架构中的协处理器都用于扩展处理器的功能，包括但不限于浮点运算、SIMD（SingleInstructionMultipleData）运算、系统控制寄存器访问等

sz66cm·2025-03-06 13:53

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.29 内存奥秘：跨语言内存管理实战

1.29内存奥秘：跨语言内存管理实战目录内存奥秘：跨语言内存管理实战Cython内存视图高级用法与C++共享内存的案例使用tracemalloc调试内存泄漏SIMD指令的内存对齐自定义内存分配器内存映射的原子操作非对齐内存访问的性能影响优化非对齐内存访问的方法共享内存的安全性和效率内存管理的最佳实践

精通代码大仙·2025-01-31 22:44

[C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法（使用YShuffleX3Kernel）

文章目录一、标量算法1.1算法实现1.2基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2解决办法：每次处理3个向量2.1.3用YShuffleX3Kernel对3个向量内的24位像素进行翻转2.2算法实现2.3基准测试代码2.4使用YShuffleX3Kernel_Args来做进一步的优化三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.1

zyl910·2025-01-29 02:04

CPU 基础冯诺依曼架构 Intel AMD 80586 奔腾算术逻辑单元ALU、存储单元Memory Unit和Control Unit控制单元 Cache缓存 SIMD

CPU基础CPU是CentralProcessingUnit（中央处理器）的简称，它负责执行指令和计算，控制着计算机的所有组件。CPU从无到有，从弱小到强大，经历了漫长发展过程，其间发生了无数的故事。在本节将着重介绍CPU基础内容，从CPU的发展历史入手，看看世界上第一块CPU是怎么诞生的，再到当代CPU的组成，为什么CPU能为我们的电脑处理那么多的事情？带着这些疑问我们开始今天的内容。CPU，即

EwenWanW·2025-01-25 03:16

SIMD（单指令多数据）指令集简介

SIMD（SingleInstruction,MultipleData，单指令多数据）是一种并行处理技术，广泛应用于现代计算机处理器的架构中。

goTsHgo·2024-09-12 13:46

OPENCL之SIMT与SIMD在架构上的主要区别是什么？

SIMT（单指令多线程）与SIMD（单指令多数据）在架构上的主要区别体现在以下几个方面：执行单元的组织方式：SIMD：采用的是多数据流架构，即同一条指令同时作用于多个数据元素。

糯米宝宝·2024-09-12 01:57

ARM SIMD instruction -- fcmpe

FCMPEFloating-pointsignalingCompare(scalar).ThisinstructioncomparesthetwoSIMD&FPsourceregistervalues,orthefirstSIMD&FPsourceregistervalueandzero.ItwritestheresulttothePSTATE.{N,Z,C,V}flags.浮点数比较（标量）。此

xiaozhiwise·2024-09-06 06:54

ARM SIMD instruction -- scvtf

SCVTFSignedfixed-pointConverttoFloating-point(vector).Thisinstructionconvertseachelementinavectorfromfixed-pointtofloating-pointusingtheroundingmodethatisspecifiedbytheFPCR,andwritestheresulttotheSIMD

xiaozhiwise·2024-09-06 06:54

ARM SIMD instruction -- movi

此指令将一个立即常数放入目标SIMD&FP寄存器的每个向量元素中。40294c:1e602118fcmped8,#0.0402950:5400

xiaozhiwise·2024-09-06 05:45

Unity3D Compute Shader如何进行同步详解

由于GPU的工作方式，通常不需要像CPU上那样显式地处理线程同步问题，因为GPU的线程（通常称为工作项或SIMD单元）是大量并发执行的，并且它们通常遵循相同的执行路径。

Clank的游戏栈·2024-09-05 11:44

【离线安装clickhouse集群】

特性：基于shard+replica实现的线性扩展和高可靠采用列式存储，数据类型一致，压缩性能更高硬件利用率高，连续IO，提高了磁盘驱动器的效率向量化引擎与SIMD提高了CPU利用率，多核多节点并行

eddianliu·2024-08-28 14:56

【Story】《现代芯片架构全景图：架构、内存系统与外设接口》

目录芯片架构详解1.处理器核心（CPUCore）1.1RISC（精简指令集计算）1.2CISC（复杂指令集计算）1.3VLIW（超长指令字）1.4SIMD（单指令流多数据流）1.5MIMD（多指令流多数据流

LuckiBit·2024-08-23 05:21

高性能 Rust JSON 库 sonic-rs 开源

1.sonic-rs介绍sonic-rs是一个基于SIMD的高性能RustJSON库，是sonicJSON库的Rust版本。字节跳动sonic开源项目如今包含了不同语言的多个JSON库（如下）。

·2024-02-19 19:53

关于GPU一些笔记（SIMT方面)

《计算机组成原理—GPU图形处理器》已经大概说明出GPU一般都是由比CPU多的core组成，而每个core相当于一个单独线程进行计算，并且可以同时触发执行相同的单一指令但是每个计算单元数据不同(称之为SIMD

Huo的藏经阁·2024-02-14 10:11

【学习笔记】ARM Cortex-A(armv7)编程手册

介绍ARM体系结构的基础知识，涵盖各种寄存器；第二章和第三章提供了有关各个处理器的模式和一些背景知识；第四章和第五章简要介绍了ARM汇编语言编程，以及汇编语言说明；第六章和第七章中的介绍浮点和ARM高级SIMD

踏流星·2024-02-08 09:00

SIMD学习笔记2：高斯卷积计算优化

https://github.com/gredx/simd-parallel-convhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/419806079https://www.cnblogs.com

蜉蝣之翼❉·2024-02-08 03:07

SIMD学习笔记1

参考http://const.me/articles/simd/simd.pdfhttps://www.intel.com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide

蜉蝣之翼❉·2024-02-08 03:06

基于CEVA DSP BX2的架构分析(二)

3.2.4存储器子系统3.2.5CEVA-BX2硬件配置3.2.6调试支持3.2.6.1调试单元3.2.6.2仿形装置3.2.6.3实时跟踪3.体系结构概述3.1概述CEVA-BX2是一款基于VLIW模型和SIMD

瑶光守护者·2024-02-08 01:03

基于CEVA DSP BX2的架构分析(五)- 标量处理单元（一）

5.2SPU指令5.2.1算术运算5.2.2乘法和乘法累加操作5.2.3逻辑运算5.2.4位操作操作5.2.5其他操作5.2.664位支持5.3支持的数据类型5.3.1源操作数5.3.2目标操作数5.3.3SIMD