使用c语言写出⼀维卷积操作，预定义的卷积数据和卷积核，输出卷积结 果 ，同时 使⽤CPU的向量加速指令集完成(MMX/SSE/AVX) 并且 使⽤FFT完成卷积 ，程序还要能 ⽐较FFT卷积和直接卷积的性能⽐较

以下是使用C语言实现一维卷积操作的代码，其中使用了SSE指令集进行向量加速，同时使用了FFT库进行卷积操作，最后比较了FFT卷积和直接卷积的性能：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <immintrin.h> //包含SSE指令集头文件
#include <mkl.h> //包含MKL库头文件

#define DATA_SIZE 100 //卷积数据长度
#define KERNEL_SIZE 5 //卷积核长度

float data[DATA_SIZE]; //卷积数据
float kernel[KERNEL_SIZE] = {0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2}; //卷积核

int main()
{
    //初始化卷积数据
    for(int i = 0; i < DATA_SIZE; i++)
    {
        data[i] = (float)rand() / RAND_MAX;
    }
    
    //使用SSE指令集进行向量加速
    __m128 kernel_sse = _mm_set_ps(kernel[3], kernel[2], kernel[1], kernel[0]); //将卷积核转换为SSE类型
    int loop_count = DATA_SIZE - KERNEL_SIZE + 1; //卷积次数
    float result[loop_count]; //卷积结果
    
    //进行一维卷积操作
    for(int i = 0; i < loop_count; i += 4)
    {
        __m128 data_sse = _mm_loadu_ps(&data[i]); //将卷积数据转换为SSE类型
        __m128 result_sse = _mm_mul_ps(data_sse, kernel_sse); //将卷积数据和卷积核进行乘法运算
        result_sse = _mm_hadd_ps(result_sse, result_sse); //将SSE类型的结果进行水平加法运算
        result_sse = _mm_hadd_ps(result_sse, result_sse);
        float *temp = (float*)&result_sse;
        result[i] = temp[0]; //将结果存储到数组中
    }

    //输出直接卷积的结果
    printf("直接卷积的结果：\n");
    for(int i = 0; i < loop_count; i++)
    {
        printf("%f ", result[i]);
    }
    printf("\n");
    
    //使用FFT库进行卷积操作
    DFTI_DESCRIPTOR_HANDLE handle; //定义MKL库中的句柄
    MKL_LONG lengths[1] = {DATA_SIZE}; //定义数据长度
    MKL_LONG status;
    float *data_fft = (float*)mkl_malloc(sizeof(float) * DATA_SIZE, 64); //申请内存
    float *kernel_fft = (float*)mkl_malloc(sizeof(float) * DATA_SIZE, 64); //申请内存
    float *result_fft = (float*)mkl_malloc(sizeof(float) * DATA_SIZE, 64); //申请内存

    //进行FFT变换
    status = DftiCreateDescriptor(&handle, DFTI_SINGLE, DFTI_COMPLEX, 1, lengths);
    status = DftiSetValue(handle, DFTI_PLACEMENT, DFTI_NOT_INPLACE);
    status = DftiCommitDescriptor(handle);
    status = DftiComputeForward(handle, data);
    status = DftiComputeForward(handle, kernel);
    
    //进行点乘运算
    for(int i = 0; i < DATA_SIZE; i += 2)
    {
        float temp1 = data[i] * kernel[i] - data[i + 1] * kernel[i + 1];
        float temp2 = data[i] * kernel[i + 1] + data[i + 1] * kernel[i];
        result_fft[i] = temp1;
        result_fft[i + 1] = temp2;
    }
    
    //进行IFFT变换
    status = DftiSetValue(handle, DFTI_BACKWARD_SCALE, 1.0 / DATA_SIZE);
    status = DftiSetValue(handle, DFTI_BACKWARD, DFTI_COMPLEX);
    status = DftiSetValue(handle, DFTI_PLACEMENT, DFTI_NOT_INPLACE);
    status = DftiCommitDescriptor(handle);
    status = DftiComputeBackward(handle, result_fft, result_fft);
    
    //输出FFT卷积的结果
    printf("FFT卷积的结果：\n");
    for(int i = 0; i < loop_count; i++)
    {
        printf("%f ", result_fft[i]);
    }
    printf("\n");

    //释放内存
    mkl_free(data_fft);
    mkl_free(kernel_fft);
    mkl_free(result_fft);
    DftiFreeDescriptor(&handle);
    
    return 0;
}

在比较FFT卷积和直接卷积的性能时，我们可以使用C语言中的time库函数计算程序的运行时间，具体实现如下：

#include <time.h>

//计算程序运行时间的函数
double diffclock(clock_t clock1,clock_t clock2)
{
    double diffticks = clock1 - clock2;
    double diffms = (diffticks * 1000) / CLOCKS_PER_SEC;
    return diffms;
}

int main()
{
    //初始化卷积数据和卷积核
    //...
    
    //使用SSE指令集进行向量加速，进行直接卷积操作
    clock_t start1 = clock();
    //直接卷积操作
    clock_t end1 = clock();
    printf("直接卷积的运行时间为：%f毫秒\n", diffclock(end1, start1));
    
    //使用FFT库进行卷积操作
    clock_t start2 = clock();
    //FFT卷积操作
    clock_t end2 = clock();
    printf("FFT卷积的运行时间为：%f毫秒\n", diffclock(end2, start2));
    
    return 0;
}

通过比较直接卷积和FFT卷积的运行时间，可以得出它们的性能比较。