sse指令 参考手册下载
时间: 2023-11-03 21:02:40 浏览: 50
要下载SSE(Streaming SIMD Extensions)指令集的参考手册,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开您的浏览器,并访问Intel(英特尔)官方网站。Intel是SSE指令集的开发者和持有者,因此寻找相关文档来源时,最好从官方网站获取。
2. 在Intel网站的搜索栏中输入"SSE指令集参考手册下载"或相关的关键词。点击搜索按钮开始搜索。
3. 找到适用于您所使用的处理器的SSE指令集参考手册。由于SSE指令集有多个版本,因此需要根据您的处理器型号和相关要求来确定正确的参考手册版本。
4. 确认选中的参考手册是否适用于您的处理器。这通常可以在手册的标题或摘要中找到相关信息。
5. 点击您选择的参考手册链接。如果参考手册提供了多个格式的下载选项(如PDF或HTML),选择最符合您需求的格式进行下载。
6. 完成下载后,您可以在本地计算机上查看和学习参考手册。可以使用相应的阅读软件或浏览器来打开手册文件。
请注意,下载SSE指令集的参考手册需要网络连接,并且确保您从可信赖的网站下载文件以防止潜在的安全问题。参考手册提供了对SSE指令集的详细说明和用法,可以帮助您理解和应用这些指令来优化程序性能。
相关问题
如何使用SSE指令加速opencv
使用SSE指令可以加速OpenCV的一些函数,比如图像处理、矩阵运算等。下面以图像处理为例,介绍如何使用SSE指令加速OpenCV。
1. 将图像数据按照SSE对齐。
可以使用OpenCV提供的函数cv::alignPtr来将指针按照指定字节数对齐,比如按照16字节对齐,代码如下:
```c++
uchar* data = image.data;
uchar* data_align = cv::alignPtr(data, 16); // 按照16字节对齐
```
2. 使用SSE指令来处理图像数据。
在处理图像数据时,可以使用SSE指令来加速计算。比如,使用_mm_loadu_ps函数来加载4个float类型的数据到一个__m128类型的变量中,使用_mm_add_ps函数来对两个__m128类型的变量进行加法运算,代码如下:
```c++
__m128i* data_ptr = (__m128i*)data_align;
__m128i* data_end = (__m128i*)(data_align + image.rows * image.cols * image.channels() / 16 * 16);
for (; data_ptr < data_end; data_ptr++) {
__m128i data_sse = _mm_loadu_si128(data_ptr);
// 使用SSE指令进行图像处理
// ...
_mm_storeu_si128(data_ptr, data_sse);
}
```
3. 将处理后的数据按照SSE对齐的方式写回到内存中。
在处理完图像数据后,需要将处理后的数据按照SSE对齐的方式写回到内存中。可以使用_mm_storeu_ps函数来将一个__m128类型的变量中的数据写回到内存中,代码如下:
```c++
_mm_storeu_si128(data_ptr, data_sse);
```
4. 最后使用_mm_free函数释放内存。
在完成图像处理后,需要使用_mm_free函数来释放按照SSE对齐的内存,代码如下:
```c++
_mm_free(data_align);
```
需要注意的是,使用SSE指令加速OpenCV需要对SSE指令有一定的了解,并且需要对图像处理有一定的掌握。另外,对齐后的数据的内存访问速度会更快,但是会占用更多的内存。
SSE-SSE4指令集
引用中提到了MMX/SSE指令集的由来。MMX指令集使用8个64位寄存器MM0~MM7,并借用8个80位寄存器ST。而SSE架构是由MMX指令集发展而来的。引用中提到,在TensorFlow运行时,出现了一条信息,表示工作站支持SSE4.1指令集,但在编译时并没有加入对该指令集的支持。这些指令集可以加速CPU计算。引用中给出了在完成后执行CPU版本编译的命令,其中包括了SSE-SSE4指令集。
综上所述,SSE-SSE4指令集是一组指令集,它们是从MMX指令集发展而来的,并用于加速CPU计算。在TensorFlow中,可以通过编译时加入对SSE-SSE4指令集的支持来提高计算速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [(6.6)--MMX及SSE指令集1](https://download.csdn.net/download/weixin_35792236/86309458)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [重新编译TensorFlow1.4源代码支持SSE-AVX-FMA指令集 (Python3.5版本)](https://blog.csdn.net/keith_bb/article/details/79139482)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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