这段代码改错#include "xmmintrin.h" #include <iostream> using namespace std; void main() { __declspec(align(16)) float Input1[4] = {1.0,2.0,3.0,4.0}; __declspec(align(16)) float Input2[4] = {5.0,6.0,7.0,8.0}; __declspec(align(16)) float Result[4]; __m128 a = _mm_load_ps(Input1); __m128 b = _mm_load_ps(Input2); __m128 c = _mm_add_ps(a,b); _mm_store_ps(Result,c); cout<<a.m128_f32[0]<<" "<<a.m128_f32[1]<<" " <<a.m128_f32[2]<<" "<<a.m128_f32[3]<<endl; cout<<b.m128_f32[0]<<" "<<b.m128_f32[1]<<" " <<b.m128_f32[2]<<" "<<b.m128_f32[3]<<endl; cout<<c.m128_f32[0]<<" "<<c.m128_f32[1]<<" " <<c.m128_f32[2]<<" "<<c.m128_f32[3]<<endl; for(int i=0;i<4;i++) { cout<<Result[i]<<" "; } cout<<endl; getchar(); }

时间: 2024-02-20 08:58:00 浏览: 109
这段代码需要做以下改动: 1. `void main()` 应改为 `int main()`,并在函数末尾返回一个整型值,例如 `return 0;`。 2. 头文件 `xmmintrin.h` 应放在头文件 `iostream` 之前。 3. 应在代码开头加入 `#include <cstdlib>`,以便使用 `getchar()` 函数。 修改后的代码如下所示: ```c++ #include <xmmintrin.h> #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; int main() { __declspec(align(16)) float Input1[4] = {1.0,2.0,3.0,4.0}; __declspec(align(16)) float Input2[4] = {5.0,6.0,7.0,8.0}; __declspec(align(16)) float Result[4]; __m128 a = _mm_load_ps(Input1); __m128 b = _mm_load_ps(Input2); __m128 c = _mm_add_ps(a,b); _mm_store_ps(Result,c); cout<<a.m128_f32[0]<<" "<<a.m128_f32[1]<<" " <<a.m128_f32[2]<<" "<<a.m128_f32[3]<<endl; cout<<b.m128_f32[0]<<" "<<b.m128_f32[1]<<" " <<b.m128_f32[2]<<" "<<b.m128_f32[3]<<endl; cout<<c.m128_f32[0]<<" "<<c.m128_f32[1]<<" " <<c.m128_f32[2]<<" "<<c.m128_f32[3]<<endl; for(int i=0;i<4;i++) { cout<<Result[i]<<" "; } cout<<endl; getchar(); return 0; } ```
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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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