AVX

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git切换到指定远程分支

git切换到指定远程分支参考链接查看远程所有分支 git branch -a 新建分支并切换到指定分支 git checkout -b localBranchName remoteName/remoteBranchName eg: git checkout -b template origin/template，该命令可以将远程git仓库里的指定分支拉取到本地，这样就在本地新建了一个

VMware 12“该虚拟机要求使用 AVX2,但 AVX 不存在。因此该虚拟机无法开启。”解决方法

①找到虚拟机镜像所在文件夹，找到虚拟机（.vmx）文件用文本打开 ②找到virtualHW.version = ""，无论“”里面是几都改为10，即virtualHW.version = "10" 就ok了各种类型虚拟机“该虚拟机要求使用 AVX2,但 AVX 不存在。因此该虚拟机无法开启。”解决方法与此类似

tensorflow提示Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

问题：今天在跑tensorflow程序时，出现这个问题，大概意思是：你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用原因：除了通常的算术和逻辑，现代CPU提供了许多低级指令，称为扩展，例如， SSE2，SSE4，AVX等来自维基百科：高级矢量扩展（AVX）是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理

基于PCL的程序报0Xc000007b或0Xc0000142错

最近在做基于PCL的项目，编译好的程序在我的台式机上运行正常。拷贝到平板电脑，弹出对话框提示“应用程序无法正常启动(0Xc000007b)”或“应用程序无法正常启动(0Xc0000142)”。这个坑实在太大，花了好几天才找到了原因：用cpu-z工具发现平板电脑的CPU不支持AVX指令集。解决方法很

SIMD 介绍

AVX指令集是Sandy Bridge和Larrabee架构下的新指令集。AVX是在之前的128bit扩展到和256bit的SIMD(Single Instruction, Multiple Data)。而Sandy Bridge的SIMD演算单元扩展到256bits的同时数据传输也获得了提升，所以从理论上看CPU内核浮点运算性能提升到了倍。Intel AVX指令

SIMD/AVX文档解析

首页：https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/ 首页图例：左侧可以根据指令集进行搜索，比如你的机器仅支持avx2，或者你只想用avx2的指令，可以左侧勾选。右侧最上方是搜索栏，可以根据关键字搜索。变量定义： __m128i //128代表这个变量能装载的bit数，i表明是有

与高清卡顿说拜拜一招根治视频云顽疾

本期分享内容均摘自英特尔公司陆扬老师所著白皮书《云服务提供商 (CSP) 如何获益于面向媒体云应用程序的英特尔®至强®Skylake 平台》，阅读完整原文请在 AI 前线公众号内回复关键字“英特尔”，获取白皮书完整 PDF。本期 AI 前线社群分享我们很高兴邀请到 Intel 数据中心市场部门高级

向量化计算 2

SSE && AVX 寄存器 SSE 和 AVX 每个都有16个寄存器，SSE 的有 XMM0 ~ XMM15，AVX 有 YMM0 ~ YMM15，XMM都是128 bit的，avx都是 256 bit的 SSE 有三种类型定义 _m128,__m128d,__m128i，float，double，int AVX 是 __m256,__m256d,__m256i __m128,__m128d,__m256,__m256d 比较简单，里面都是相同的f

01/05/2020 我注册了博客园

//This program is written by Brian Peng. #pragma GCC optimize("Ofast","inline","-ffast-math") #pragma GCC target("avx,sse2,sse3,sse4,mmx") #include<bits/stdc++.h> using namespace std; signed main(){ cout&l

Intel CPU指令集以及加速

前沿人工智能运算分析依赖CPU和显卡的运算能力。查询CPU支持的指令集，当前加速会用到AVX2指令集,如何查询是否支持工具下载https://www.cpuid.com/softwares/cpu-z.htmlAMD Ryzen Threadripper 3000 preliminary supportIntel Ice-Lake preliminary supportNVI

c-linux上的AVX分段错误

我正在尝试运行此代码,并且在运行它时显示分段错误.它编译良好.这是代码. (在Windows上正常工作). #include<iostream> #include<vector> #include<immintrin.h> const int size = 1000000; std::vector<float>A(size); std::vector<float>B(size); std::vector<float>C(size

c-性能报告显示此函数“ __memset_avx2_unaligned_erms”具有开销.这是否意味着内存未对齐？

我正在尝试使用perf工具分析我的C代码.实现包含带有SSE / AVX / AVX2指令的代码.除此以外,还使用-O3 -mavx2 -march = native标志编译该代码.我相信__memset_avx2_unaligned_erms函数是memset的libc实现. perf表明此功能有相当大的开销.函数名称指示内存未对齐,但是在代码中,我使用

c – Intel AVX：256位版本的点积,用于双精度浮点变量

英特尔高级矢量扩展指令集(AVX)在256位版本(YMM寄存器)中不提供双精度浮点变量的点积. “为什么？”问题已在另一个论坛(here)和Stack Overflow(here)上进行了简要处理.但我面临的问题是如何以有效的方式用其他AVX指令替换这条缺失的指令？对于单精度浮点变量(reference here),存在256

c – 获得8个源__m256向量的__m256水平和的最有效方法

我知道如何将一个__m256加起来得到一个求和值.但是,我有8个矢量输入 1: a[0], a[1], a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7], ....., ....., 8: h[0], h[1], h[2], h[3], h[4], a[5], a[6], a[7] 产量 a[0]+a[1]+a[2]+a[3]+a[4]+a[5]+a[6]+a[7], ...., h[0]+h[1]+h[2]+h[3]+h[

如何判断Linux机器是否支持AVX / AVX2指令？

我在SUSE Linux Enterprise 10/11计算机上.我将回归发送到运行英特尔处理器的计算机的农场.我的一些测试失败是因为我的工具是使用需要AVX / AVX2指令支持的库构建的.我收到一个非法异常错误. 在Linux中,是否有任何命令可用于确定什么是CPU代码/系列名称？我相信AVX和AVX2分别可以从

c – VS2010 SP1是否仅支持部分AVX指令集？

微软表示VS2010支持全套AVX指令： http://blogs.msdn.com/b/vcblog/archive/2009/11/02/visual-c-code-generation-in-visual-studio-2010.aspx … 在VS2010版本中,所有AVX功能和说明均通过内在和/ arch：AVX完全支持.… 但是我找不到任何用于融合乘法运算的内在函数 http://software.i

AVX优化的代码没有在linux redhat 5.6上运行

我有一些简单的测试代码,我试图生成AVX优化代码,用于在Linux Redhat 5.6上使用icc v12.1.代码如下所示： int main() { double sum = 0.0; for (unsigned int i = 0; i < 1024; i++) { sum += static_cast<double>(i); } std::cout << "Sum: "<< sum

c – m256_f32的GCC等效值

我有这样的AVX C代码,在Visual Studio 2010下编译得很好： #include <immintrin.h> #include <iostream> int main() { float data[] = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}; __m256 ymm0 = _mm256_loadu_ps(data); // .. float r0 = ymm0.m256_f32[0]; float r4 = y

c – Intel SIMD – 如何检查__m256 *是否包含任何非零值

我正在使用Microsoft Visual Studio编译器.我试图找出256位向量是否包含任何非零值.我试过res_simd =！ _mm256_testz_ps(* pSrc1,* pSrc1);但它不起作用.解决方法:_mm256_testz_ps只测试符号位 – 为了测试你需要与0进行比较的值,然后提取结果掩码,例如 __m256 vcmp = _mm256_cmp_p

c – 浮点乘法：AVX对SSE的失速速度？

我有相同的代码,但AVX版本比SSE版本低得多.有人可以解释一下吗？我已经做过的是我尝试使用VerySleepy来分析代码,但这不能给我任何有用的结果,它只是证实它更慢…… 我已经查看了SSE / AVX指南和我的CPU(Haswell)中的命令,他们需要相同的延迟/吞吐量,只需要水平添加需要AVX的附加命

c – 单精度矩阵运算的特征性能AVX与SSE没有差异？

在我的项目中,我使用Eigen3.3库来进行6×6矩阵的计算.我决定调查AVX指令是否真的让我对SSE加速.我的CPU确实支持这两组： model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1607 v2 @ 3.00GHz flags : ... sse sse2 ... ssse3 ... sse4_1 sse4_2 ... avx ... 所以,我用gcc4.8

c – 使用AVX从结构中提取整数和短路？

我有一个结构,其中包含各种数据成员之间的联合和一个AVX类型,以加载一个加载中的所有字节.我的代码看起来像： #include <immintrin.h> union S{ struct{ int32_t a; int32_t b; int16_t c; int16_t d; }; __m128i x; } 我想使用AVX

python – 错误：对于`vbroadcastss’,后缀或操作数无效

我想在CentOS 6.5服务器上通过pip install annoy安装annoy,但是出现了以下错误.任何的想法？我在here发现了VBROADCASTSS,但仍然不知道如何解决这些错误. gcc -pthread -fno-strict-aliasing -g -O2 -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC -I/home/xxx/.pyenv/ve

大版本号跨越，AIDA64更新6.0版本：更新测试，支持Zen 2架构

玩家在购买、测试电脑时会使用如CPU-Z等工具，但是这些工具都不能完整查看电脑所有的硬件信息。所以有时我们会使用AIDA64这样的工具。之前AIDA64的版本号停留在了5.99版，所以在近日的更新中，其开发商FianlWire推出了最新的6.0版AIDA64软件，添加和改进了一些基准测试以及新的硬件型