为什么在执行SIMD指令时需要SSE对齐？_为什么在执行快速傅立叶变换时需要掩模？_在Apache IoTDB中插入一个对齐的时间序列时，为什么需要在SQL中使用关键字“aligned”？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Doris开发手记2：用SIMD指令优化存储层的热点代码

最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作，在进行CPU热点排查时，发现了存储层上出现的CPU热点问题。于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码，取得了较好的性能优化效果。...1.热点代码的发现最近在进行Doris的部分查询调优工作，通过perf定位CPU执行热点时，发现了以下的热点部分： ?...这需要执行 4个load内存指令 4个乘法指令 4个内存回写指令 ? SIMD的计算方式而通过SIMD指令则可以按批的方式来更快的处理数据，由上图可以看到。原先的12个指令，减少到了3个指令。...处理的数据需要连续，并且对齐的内存能获得更好的性能寄存器的占用比传统的SISD的CPU多更多关于SIMD指令相关的信息可以参照笔者在文末留下的参考资料。...这种实现方式最为高效，但是需要程序员熟悉SIMD的编码方式，并且并不通用。比如实现的AVX的向量化算法并不能在不支持AVX指令集的机器上运行，也无法用SSE指令集代替。

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一文了解 ClickHouse 的向量化执行

ClickHouse在计算层做了非常细致的工作，竭尽所能榨干硬件能力，提升查询速度。它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。...SSE 与 SMID 关系 SSE（为Streaming SIMD Extensions的缩写）是由 Intel公司在1999年推出Pentium III处理器时，同时推出的新指令集。...可以看出，SSE 是一套专门为 SIMD（单指令多数据）架构设计的指令集。通过它，用户可以同时在多个数据片段上执行运算，实现数据并行（aka:矢量处理）。...•使用intrinsic指令参考Intel手册，针对SIMD指令，可以在编程时直接使用其内置的某些库函数，编译的时候在cpu和编译器的支持下会生成对应的SIMD指令。...How Clickhouse USE SIMD ? 大家在搜索CLICKHOUSE为什么快的文章中，都提到了CH使用到的技术列式存储，压缩，向量引擎。

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Doris开发手记2：用SIMD指令优化存储层的热点代码

最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作，在进行CPU热点排查时，发现了存储层上出现的CPU热点问题。于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码，取得了较好的性能优化效果。...1.热点代码的发现最近在进行Doris的部分查询调优工作，通过perf定位CPU执行热点时，发现了以下的热点部分： perf的结果这里通过perf可以看到，将近一半的CPU耗时损耗在BinaryDictPageDecoder...这需要执行 4个load内存指令 4个乘法指令 4个内存回写指令 SIMD的计算方式而通过SIMD指令则可以按批的方式来更快的处理数据，由上图可以看到。原先的12个指令，减少到了3个指令。...处理的数据需要连续，并且对齐的内存能获得更好的性能寄存器的占用比传统的SISD的CPU多更多关于SIMD指令相关的信息可以参照笔者在文末留下的参考资料。...这种实现方式最为高效，但是需要程序员熟悉SIMD的编码方式，并且并不通用。比如实现的AVX的向量化算法并不能在不支持AVX指令集的机器上运行，也无法用SSE指令集代替。

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使用STL vector 作为XNAMath快速灵活的SIMD数据容器

因为SSE/SSE2指令集要求数据必须对齐到16字节的边界, 所以vector的分配器必须替换成一个可以对齐的内存分配器(x86架构)....值得一提的是, XNAMath可以在不支持SIMD的平台上使用传统的FPU指令....SIMD则适用于16字节对齐的数据. 在系统内存中分配16字节对齐的数据可以加速数据载入SIMD寄存器和从SIMD寄存器读取....在x86平台上, new操作符分配的内存是8字节对齐的. 如果想自定义内存分配, 那就需要重写分配器以支持16字节的内存对齐....这不是最快的方式, 因为操作符函数调用的开销是值得关注的, 特别是在循环内部时.

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CPU SIMD简介

然而，很少有人了解CPU指令级别上的并行技术：在一个Cycle内CPU应用一组向量操作，同时对4或8个输入数据执行相同指令，产生对应4或8个结果，这称为SIMD (Single Instruction,...1996年，Intel针对X86指令集，推出了MMX扩展，这是第一次在商用硬件上支持SIMD技术，1999年，Intel在P3中推出了SSE(Streaming SIMD Extensions)，基于128...，而一般float数组只会保证4字节对齐，因此，在声明变量的时候，我们需要显示指定16字节对齐，C++ 11中提供了alignas保证数组对齐，而指针类型的则需要通过_aligned_malloc方法确保字节对齐...要点3：SSE优化时，时刻提醒自己，这段代码在执行中，是否内存连续，是否有改造空间。...总结 SIMD的介绍就到这里，理论上并不复杂，实践中却需要顾及方方面面的可能点。至此，我们讲了CPU，谈到了Cache在性能优化中的巨大价值，本章学习了SIMD技术对数据并行的改造。

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SSE的学习

看到 intel向量化指令在矩阵乘应用中的评估_softee的专栏-CSDN博客使用SIMD技术提高C++程序性能_章志强的专栏-CSDN博客中描述的效果而心动，然后咨询了下 Imageshop...– 博客园博主，我稍微看了下《simd for c++ developers》感觉SSE这些指令更像一种寄存器语言，乍一接触略不适应。...我只知道如果用malloc初始化的数据是没有对齐的。问题2：SSE耗时并没有少于C++的，为什么？不过的确version2不用在loop内set了，耗时比version1少。...这个是不是说_mm_load_ps()这种加载会默认使用对齐方式？！哪怕数据是原本不对齐的，这样加载后也是默认对齐了?! 所以Example中就不建议使用align后再load，因为重复了？？...还有就是尽量让loop停止条件简单，而且在循环时停止条件始终是固定的，这样最好；还建议少用打破循环的指令如break、goto等；循环每次之间尽量无依赖，比如read-after-write操作

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SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、NEON

对于SISD，每个指令只能处理一个数据，而SIMD一个指令可以处理多个数据，因为多个数据的处理是平行的，因此从时间来说，一个指令执行的时间，SISD和SIMD是差不多的。...在微处理器中，单指令流多数据流技术则是一个控制器控制多个平行的处理微元，例如Intel的MMX或SSE以及AMD的3D Now!技术。 MMX 由英特尔开发的一种SIMD多媒体指令集，共57条指令。...2001年在Pentium 4上引入了SSE2技术，进一步扩展了指令集，使得XMM寄存器上可以执行8/16/32位宽的整数SIMD运算或双精度浮点数的SIMD运算。这使得 SIMD技术基本完善。...SSE(Streaming SIMD Extensions)是英特尔在AMD的3DNow!发布一年之后，在其计算机芯片Pentium III中引入的指令集，是继MMX的扩充指令集。...此架构支持了三运算指令（3-Operand Instructions），减少在编码上需要先复制才能运算的动作。在微码部分使用了LES LDS这两少用的指令作为延伸指令Prefix。

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Intel 的AVX2指令集解读

在Intel Sandy Bridge微架构中，Intel引入了256位SIMD扩展AVX，这套指令集在兼容原MMX、SSE、SSE2对128位整点SIMD支持的基础上，把支持的总向量数据宽度扩展成了256...跨距访存支持跨距访存支持即访存时，每个SIMD数据的向量数据元素可以来自不相邻的内存地址。...另外，参考2中对跨距访存指令的功能描述中可以看到，当该指令的偏移地址向量寄存器中任何两个值相同时，都会出GP错。这意味着编译器还是需要些特殊处理才能利用好这条指令。...比如访存都是从一块连续的地址空间直接访存、移位时所有的数据都移动相同的位数，数据置换指令的支持也是最近才出现在通用CPU中的。...在自动向量化仍然不好用的前提下，普通程序很难利用到这些功能做加速，白白的浪费这些晶体管吗？这么大的数据计算能力，访存怎么供数？对齐貌似还是没有好的方法。还是要程序员自己吭哧吭哧写向量化代码，调试吗？

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浅析Clickhouse的向量化执行

此时，小胡只需要5分钟就能够制作出8杯苹果汁。为了制作n杯果汁，非向量化执行的方式是用1台榨汁机重复循环制作n次，而向量化执行的方式是用n台榨汁机只执行1次。...为了实现向量化执行，需要利用CPU的SIMD指令。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据。...现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式（其他的还有指令级并行和线程级并行），它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。CPU是如何实现SIMD的呢？答案是扩展指令集。...在AMD64（即64位扩展）指令集中，又新增了XMM8~XMM15。...需要注意的是，SIMD和SSE虽然强大，但是对于那些严重依赖流程控制（flow-control-heavy）的任务，即有大量分支、跳转和条件判断的任务明显不太适用。

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【向量检索研究系列】本地向量检索（上）

2.2 SIMD计算SIMD单指令流多数据流(SingleInstruction Multiple Data,SIMD)是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术...在微处理器中，单指令流多数据流技术则是一个控制器控制多个平行的处理微元，例如Intel的MMX或SSE以及AMD的3D Now!技术。目前Intel处理器支持的SIMD技术包括MMX,SSE,AVX....，MMX提供了8个64bit的寄存器进行SIMD操作，SSE系列提供了128bit的8个寄存器进行SIMD指令操作，AVX指令则支持256bit的SIMD操作。...< /dev/null|egrep SSE // 查看是否支持SSE2.2.1 内积距离计算使用SIMD AVX2指令进行256维向量的内积距离计算，计算公式：图片SIMD代码如下，256位寄存器一次可加载...为什么这些函数不直接返回结果，而把结果存在一个数组中呢？若C或C++调用这些函数可以直接返回结果，但是若使用Golang进行调用，需要进行一些转换，为什么要这么做？

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C++那些事之高性能SIMD

SIMD全称single-instruction multiple-data,单指令多数据。在传统的计算机架构中，CPU一次只能处理一个数据元素。...但是，许多任务涉及对大量数据执行相同的操作，例如对数组中的所有元素进行加法、乘法或逻辑操作等。SIMD编程通过向CPU提供专门的指令集，使得CPU能够同时对多个数据元素执行相同的操作。...目前比较常用的有SSE、SSE2、AVX128、AVX256、AVX512。本节，将简单学习一下AVX512的一些操作，操作比较多，这里只是引入一些。...再比如： _mm512_mask_load_ps _mm512_mask_loadu_ps u表示unordered，表示加载无序，当使用 _mm512_mask_loadu_ps 函数加载内存中的数据时，...不会执行对内存地址的任何对齐要求。

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CPU指令集——AVX2

SIMD SIMD的全称为：Single Instruction stream Multiple Data streams，对应的中文名为：单指令流多数据流。 SIMD为并行计算中的一种。...指令可以pipeline方式顺序执行，也可通过多个功能单元并行执行。...AVX AVX为在CPU处理器上实现SIMD操作的指令集。...其中YMM寄存器的低128位与Intel SSE指令集的128-BIT XMM寄存器复用。...尽管VGX并不要求内存对齐，但是内存对齐有助于提升性能。如对于128-bit访问的16字节对齐和对于256-bit访问的32字节对齐。

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SSE图像算法优化系列一：一段BGR2Y的SIMD代码解析。

一个同事在github上淘到一个基于SIMD的RGB转Y（彩色转灰度或者转明度）的代码，我抽了点时间看了下，顺便学习了一些SIMD指令，这里把学习过程中的一些理解和认识共享给大家。 ...上述代码的速度已经非常快了，在测试机上1920*1280的图像单次执行也只需要3.95ms左右，如果还需要优化，可以像下面这样模拟并行操作： void RGB2Y(unsigned char *Src,..._mm_loadu_si128就是把之后16个字节的数据读入到一个SSE寄存器中,注意由于任意位置的图像数据内存地址肯定不可能都满足SIMD16字节对齐的规定，因此这里不是用的_mm_load_si128...上述代码中，一条SSE指令能同时执行8个short类型的计算，那为什么最后的提速只有1倍多一点呢，这其实很好解释，我们看到前面的计算中，计算出的8个累加值里只有3个是有效的，而其他的结果对我们来说毫无意义...最后一点就是我有个疑问，在我提供的代码执行后，如果先使用SSE测试，后使用AVX测试，SSE的速度和上述报告数据差不多，但是一旦点了AVX测试后，在点SSE测试，SSE的速度就骤然下降很多，甚至比普通C

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armeabi-v7a架构(sv7a)

在ANE中如果SDK调用了so库，则需要把so库放到ANE下Android-ARM/lib/armeabi （调试模式）或者 armeabi-v7a（发行模式）下。...为什么调试模式和发行模式adobe会选择不同的文件夹？...在android.mk里可配置以下宏：TARGET_CPU_API := armeabiAPP_ABI := armeabi 当你编译时出现一些链接动态库的undefine错误，或你的apk运行时出现装载...在此基础之上，运算在管道内执行，因而这一方法被称作 Packed SIMD。SSE：英特尔推出的类似 NEON 的工具SSE 指面向英特尔架构(IA)的SIMD 流指令扩展。...目前，英特尔® 凌动™ 最高支持 SSSE3（补充 SIMD 流指令扩展 3）。凌动™ 暂不支持 SSE4.x。后者也是一个 128 位引擎，用于打包浮点数据。这一执行模式开始于 MMX 技术。

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《游戏引擎架构》阅读笔记第一部分第4章

---- 目录第4章游戏所需的三维数学 4.1 在二维中解决三维问题 4.2 点和矢量 4.3 矩阵 4.4 四元数 4.5 比较各种旋转表达方式 4.6 其他数学对象 4.7 硬件加速的SIMD运算...4.7 硬件加速的SIMD运算 1994年，英特尔(Intel）首次把多媒体扩展(multimedia extension，MMX）指令集进奔腾CPU产品线中。...把多个8/16/32位整数载入特设的64位MMX寄存器后，MMX指令就能对那些寄存器进行SIMD运算。...英特尔陆续加入多个版本的扩展指令集，称为单指令数据流扩展(streaming SIMD extensions，SSE)，其中第一个SSE版本出现于奔腾III处器。...SSE指令采用128位寄存器，可储存整数或IEEE浮点数。游戏引擎中最常用的SSE模式为32位浮点数打包模式(packed 32-bit floating-pointmode)。

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vc2010 sse指令优化效果明显

vs2010的编译器内置函数([Compiler Intrinsics])支持see指令,所以程序员不必痛苦的用汇编指令来实现sse指令优化,关于详细的sse指令说明参见microsoft的官方文档...Streaming SIMD Extensions (SSE)(点击打开链接) 下面这段代码用简单的循环实现两个浮点数组的点积之和，用sse指令重写之后效率相差4倍多。...指令优化后的代码 #include #include #include #pragma pack(16) //16字节对齐,因为sse是每次处理...128位数据，所以代码16字节对齐，才能更好的发挥sse的性能 #ifndef CODE_FLOAT_NUM #define CODE_FLOAT_NUM 210 #endif double dot_product_sse...指令的问题，这个不用太担心，intel的cpu在386以后都支持了，所有基于x86架构的cpu都支持sse(包括amd或其他品牌).

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.NET7是如何优化Guid.Equals性能的？

简介在之前的文章中，我们多次提到 Vector - SIMD 技术，也答应大家在后面分享更多.NET7 中优化的例子，今天就带来一个使用 SIMD 优化Guid.Equals()方法性能的例子。...为什么 Guid 能使用 SIMD 优化？首先就需要介绍一些背景知识，那就是Guid它是什么，在我们人类眼中，Guid就是一串字符串，如下方所示的那样。...就是如果比较两个 Guid 是否相等的话，不管是 64 位 CPU 还是 32 位的 CPU 需要多条指令比较多次。如果我们用上了 Vector？是不是会有更好的性能呢？...(binary serialization) ... } 可以看到它由 1 个 32 位 int，2 个 16 位的 short 和 8 个 8 位的 byte 组成，至于为什么需要这样组成...其实==还使用了CompareEqual和MoveMask两个指令，只是在.NET7 中 JIT 会把两个向量的比较给优化。看下方图片中红色框标记的部分，就是这两个指令。

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JPEG编码原理与快速编解码

NVIDIA在2018年6月发布了基于GPU加速的用于解码JPEG的nvJPEG。实际上早在1998年，libjpeg/SIMD就开始使用SIMD指令集对JPEG编解码进行加速。...NVIDIA在2018年6月发布了基于GPU加速的用于解码JPEG的nvJPEG，而实际上早在1998年，libjpeg/SIMD就开始使用SIMD指令集对JPEG编解码进行加速。...为什么需要转换至YUV色彩空间？...因此，JPEG编码时通常会对色度进行YUV420的降采样——原来一个像素的RGB三个分量各需要8 bits进行编码（每个像素24 bits），现在4个像素的YUV分量需要32 bits、8 bits、8...Intel在1997年推出了使用64位浮点寄存器的MMX指令，在1999年奔腾III系列处理器上推出了使用128位寄存器的SSE指令，后续在奔腾IV系列处理器上推出的SSE2指令集使得128位XMM寄存器支持被拆分为多个整数

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如何成为一名异构并行计算工程师

实际上，现代处理器利用了指令级并行技术，同一时刻存在着多条指令同时被执行，并且处理器执行指令的顺序无需和汇编代码给出的指令顺序完全一致，编译器和处理器只需要保证最终结果一致即可，这类处理器称为“乱序执行处理器...在MIC上编程时，软件开发人员的工作部分由显式使用向量指令转化为改写C代码和增加编译制导语句以让编译器产生更好的向量指令。另外，现代64位X86 CPU还利用SSE/AVX指令执行标量浮点运算。...特别在面对单指令流多数据流（SIMD），且数据处理的运算量远大于数据调度和传输的需要时，GPGPU在性能上大大超越了传统的CPU应用程序。...SSE指令要求对齐，主要是为了减少内存或缓存操作的次数。SSE4指令要求16字节对齐，而AVX指令要求32字节对齐。...SSE4及以前的SSE指令不支持不对齐的读写操作，为了简化编程和扩大应用范围，AVX指令支持非对齐的读写。

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面向对象vs面向数据

SIMD, Cache friendly 其实大多数做引擎的人都有考虑, 好多人都会说"SSE我很熟" 我去, 看看他们写的代码, 连数据结构内存都没对齐, 还好意思说"SSE我很熟".........另外, 尽量把相同类型的数据存放在连续的内存空间里, 并且进行顺序访问如果有需要, 甚至可以使用prefetch指令把数据加载到Cache中去吐槽一句: 喜欢用if-else的程序员都不是好程序员...最早认识到class性能会出问题的, 是从N3的代码里. floh有说为什么自己的引擎平台抽象层没有使用抽象类, 是因为虚函数对于主机平面的硬件架构性能很差...., 参考SIMD 带宽的考虑, 更多的是GPU端....现在又出来个TileBasedRendering, 都是因为硬件的变化带来算法/架构上的变化总得来说, 硬件在不断升级换代, 我们头脑也需要升级换代才能跟得上潮流面向对象虽然加快了开发效率,但是并不是对机器友好的

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