_aligned_malloc

时间: 2024-04-16 09:23:17 浏览: 12
_aligned_malloc是一个用于分配内存的函数,它可以按照指定的对齐方式分配内存。在C/C++中,内存对齐是指将数据存储在内存中的地址按照一定的规则对齐的过程。对齐的好处是可以提高内存访问的效率,特别是在处理一些特殊类型的数据时,如SIMD指令集。 _aligned_malloc函数的原型如下: ```c void* _aligned_malloc(size_t size, size_t alignment); ``` 其中,size参数表示要分配的内存大小,alignment参数表示要求的对齐方式。函数返回一个指向分配内存的指针,如果分配失败则返回NULL。 使用_aligned_malloc函数分配的内存必须使用_aligned_free函数进行释放,否则可能会导致内存泄漏。
相关问题

_aligned_malloc函数

_aligned_malloc函数是一个内存分配函数,用于分配指定对齐方式的内存块。它的函数原型为: ```void* _aligned_malloc(size_t size, size_t alignment);``` 其中,size参数表示需要分配的内存块大小,alignment参数表示对齐方式。 例如,如果我们需要分配一个大小为16字节、以16字节对齐的内存块,可以这样调用_aligned_malloc函数: ```void* p = _aligned_malloc(16,16);```

_aligned_malloc(size_t _Size,size_t _Alignment)

_aligned_malloc(size_t _Size, size_t _Alignment)是C标准新增的Windows下动态申请对齐内存函数。它用于申请指定大小的内存,并按照指定的对齐大小进行内存对齐。参数_Size表示申请的内存大小,而参数_Alignment表示内存对齐大小,它必须是2的幂次方。该函数可以确保返回的内存地址满足对齐要求。该函数的原型在<malloc.h>头文件中定义。在Linux下并没有_aligned_malloc函数,但有一个类似的函数memalign,其原型在<stdlib.h>头文件中定义。该函数也可以用来申请指定大小的内存并进行对齐,参数alignment表示对齐大小,size表示申请的内存大小。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

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分析一下这段代码:#include "stdio.h" #include<xmmintrin.h> //Need this for SSE compiler intrinsics #include<math.h> //Needed for sqrt in CPU-only version #include<time.h> int main(int argc,char *argv[]) { printf("Starting calculation...\n"); const int length=64000; //We will be calculating Y=SQRT(x)/x, for x=1->64000 //If you do not properly align your data for SSE instructions, you may take a huge performance hit. float *pResult=(float *)_aligned_malloc(length*sizeof(float),16); //align to 16-byte for SSE __m128 x; __m128 xDelta=_mm_set1_ps(4.0f); //Set the xDelta to (4,4,4,4) __m128 *pResultSSE=(__m128 *)pResult; const int SSELength=length/4; clock_t clock1=clock(); #define TIME_SSE //Define this if you want to run with SSE #ifdef TIME_SSE //lots of stress loops so we can easily use a stopwatch for(int stress=0;stress<1000;stress++) { //Set the initial values of x to (4,3,2,1) x=_mm_set_ps(4.0f,3.0f,2.0f,1.0f); for(int i=0; i<SSELength; i++) { __m128 xSqrt=_mm_sqrt_ps(x); //Note! Division is slow. It's actually faster to take the reciprocal of a number and multiply //Also note that Division is more accurate than taking the reciprocal and multiplying #define USE_DIVISION_METHOD #ifdef USE_FAST_METHOD _m128 xRecip=_mm_rcp_ps(x); pResultSSE[i]=_mm_mul_ps(xRecip,xSqrt); #endif //USE_FAST_METHOD #ifdef USE_DIVISION_METHOD pResultSSE[i]=_mm_div_ps(xSqrt,x); #endif //USE_DIVISION_METHOD //Advance x to the next set of numbers x=_mm_add_ps(x,xDelta); } } clock_t clock2=clock(); printf("SIMDtime:%d ms\n",1000*(clock2-clock1)/CLOCKS_PER_SEC); #endif //TIME_SSE #define TIME_noSSE #ifdef TIME_noSSE clock_t clock3=clock(); //lots of stress loops so we can easily use a stopwatch for(int stress=0;stress<1000;stress++) { clock_t clock3=clock(); float xFloat=1.0f; for(int i=0;i<length;i++) { //Even though division is slow,there are no intrinsic functions like there are in SSE pResult[i]=sqrt(xFloat)/xFloat; xFloat+=1.0f; } } clock_t clock4=clock(); printf("noSIMDtime:%d ms\n",1000*(clock4-clock3)/CLOCKS_PER_SEC); #endif //TIME_noSSE return 0; }

给出下列代码在OpenCL中的运行结果:#include "stdio.h" #include <xmmintrin.h> // Need this for SSE compiler intrinsics #include <math.h> // Needed for sqrt in CPU-only version #include <time.h> int main(int argc, char* argv[]) { printf("Starting calculation...\n"); const int length = 64000; // We will be calculating Y = SQRT(x) / x, for x = 1->64000 // If you do not properly align your data for SSE instructions, you may take a huge performance hit. float *pResult = (float*) _aligned_malloc(length * sizeof(float), 16); // align to 16-byte for SSE __m128 x; __m128 xDelta = _mm_set1_ps(4.0f); // Set the xDelta to (4,4,4,4) __m128 *pResultSSE = (__m128*) pResult; const int SSELength = length / 4; clock_t clock1=clock(); #define TIME_SSE // Define this if you want to run with SSE #ifdef TIME_SSE // lots of stress loops so we can easily use a stopwatch for (int stress = 0; stress < 1000; stress++) { // Set the initial values of x to (4,3,2,1) x = _mm_set_ps(4.0f, 3.0f, 2.0f, 1.0f); for (int i=0; i < SSELength; i++) { __m128 xSqrt = _mm_sqrt_ps(x); // Note! Division is slow. It's actually faster to take the reciprocal of a number and multiply // Also note that Division is more accurate than taking the reciprocal and multiplying #define USE_DIVISION_METHOD #ifdef USE_FAST_METHOD __m128 xRecip = _mm_rcp_ps(x); pResultSSE[i] = _mm_mul_ps(xRecip, xSqrt); #endif //USE_FAST_METHOD #ifdef USE_DIVISION_METHOD pResultSSE[i] = _mm_div_ps(xSqrt, x); #endif // USE_DIVISION_METHOD // Advance x to the next set of numbers x = _mm_add_ps(x, xDelta); } } clock_t clock2=clock(); printf("SIMDtime:%d ms\n",1000*(clock2-clock1)/CLOCKS_PER_SEC); #endif // TIME_SSE #define TIME_NoSSE #ifdef TIME_NoSSE clock_t clock3=clock(); // lots of stress loops so we can easily use a stopwatch for (int stress = 0; stress < 1000; stress++) { clock_t clock3=clock(); float xFloat = 1.0f; for (int i=0 ; i < length; i++) { // Even though division is slow, there are no intrinsic functions like there are in SSE pResult[i] = sqrt(xFloat) / xFloat; xFloat += 1.0f; } } clock_t clock4=clock(); printf("noSIMDtime:%d ms\n",1000*(clock4-clock3)/CLOCKS_PER_SEC); #endif // TIME_noSSE return 0; }   

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