AVX2是SIMD(单指令多数据流)指令集，支持在一个指令周期内同时对256位内存进行操作。包含乘法，加法，位运算等功能。下附Intel官网使用文档。 Intel® Intrinsics Guide
指令是计算机程序给计算机处理器的命令。在最低级别上，每条指令是一个 0 和 1 的序列，描述了计算机要执行的物理操作。在计算机的汇编器语言中，每条语言语句一般对应一条处理器指令。CPU 依靠指令来计算和控制系统，指令执行能力是衡量 CPU 性能的重要指标。指令集也与 CPU 效率有密切关系。
安装TensorFlow（CPU版本），使用pip install tensorflow安装，安装一切顺利，但是在跑一个简单的程序时，遇到如下情况：
本文翻译自：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2大概意思是安装的tensorflow版本不支持cpu的AVX2编译 可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ，这样默认会下载X86_64的SIMD版本。 查找解决办法后，有以下两种办法：
英特尔针对AV1内容的可扩展视频技术SVT-AV1视频编码器/解码器已经是我们尝试过的各种解决方案中最快的，但是现在有了一个新版本可供使用，对于基于CPU的AV1视频编码/解码来说，这个新版本甚至会更
来自Phoronix的MichaelLarabel在12月20日撰写了一篇题为SVT-AV10.8带来更多的AVX2AVX-512优化，多线程解码支持的文章。
这个错误表示你的CPU支持AVX和AVX2指令集，但是你所使用的TensorFlow二进制文件没有被编译以支持这些指令集。 在这篇博客文章中，我们将介绍如何解决这个问题。
多年来，Java 平台上运行的代码一直受益于自动向量化——HotSpot C2 编译器中的superword优化，将多个标量操作打包到 SIMD（单指令多数据）向量指令中。这很好，但是这些类型的优化有些脆弱，具有天然的复杂性限制，并且受到 Java 平台规范的约束（例如，浮点运算的严格排序）。这并不是说这样的优化不再有价值，只是在某些情况下，明确代码的形状可以获得明显更好的性能。Lucene 中支持向量搜索的低级底层操作就是这样一种情况。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution
介绍AVX指令集之前，先要引入一个向量的概念。所谓向量，就是多个标量的组合，通常意味着SIMD(单指令多数据)，就是一个指令同时对多个数据进行处理，达到很大的吞吐量。早在1996年，Intel就在X86架构上应用了MMX(多媒体扩展)指令集，那时候还仅仅是64位向量。到了1999年，SSE(流式SIMD扩展)指令集出现了，这时候的向量提升到了128位。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Dis
弄了SSE指令集，必然会在不同的场合不同的人群中了解到还有更为高级的AVX指令集的存在，早些年也确实有偶尔写点AVX的函数，但是一直没有深入的去了解，今年十一期间也没到那里去玩，一个人在家里抽空就折腾下这个东西，也慢慢的开始了解了这个东西，下面是基于目前的认知对这个东西进行下一个简单的小结，有些东西也许是不正确或者不全面的，但应该无伤大雅。
向量计算是在执行单个处理器指令时，对多个数据块同时执行相同类型的多个操作。这一原理也被称为 SIMD（单指令多数据）。这个名字源于与向量代数的明显相似性：向量之间的操作具有单一符号表示，但涉及对向量各分量执行多个算术操作。
Intel最近 发布了AVX-512，据说对浮点运算有很大提升，我的机器目前不支持AVX-512，但是支持AVX2，按照之前Intel给出的数据，据说能提速将近8倍: Introduction to Intel® Advanced Vector Extensions
单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。到目前为止，只有LOAD/STORE指令被认为足够高效，可以实现预期的加速，并且认为需要尽可能避免GATHER/SCATTER操作。但是GATHER指令提供了一种非常灵活的方式用来将非连续内存位置的数据填充到SIMD寄存器中。正如本文讨论的那样，如果使用方法合适，GATHER会达到和LOAD指令一样的性能。我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。
通常我们运行TensorFlow会报告如下信息，意思是你的CPU支持AVX2指令集，但TensorFlow的二进制版本没有使用
前文《[x86][linux]AVX512指令引起的进程crash》中，介绍了一次因为avx512指令导致的进程crash。
gcc编译支持AVX2指令的编程。程序中需要使用头文件<immintrin.h>和<avx2intrin.h>，这样通过调用其中定义的一些函数，达到使用AVX2指令的目的，即用C/C++调用SIMD指令（单指令多数据）。
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位。新增了若干条256位浮点SIMD指令。
CVer 前段时间分享了一个很棒的开源人脸检测库：libfacedetection，详见：重磅！最快人脸检测库开源
本周我们在社区中精选出开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到的技术难题，希望能帮助广大用户在Linux安装过程中解答疑惑。
这几天研究了一下FCN(全卷积网络)，由于电脑配置不够，用GPU训练直接报OOM（内存溢出）了， 于是转战CPU，当然，这样会很慢，之后会继续搞一下，减小一下网络的复杂度，对一些参数设置一波，看能不能正常跑下来。
由此可知，Intel i7-7700CPU支持AVX2指令集，但是不支持AVX-512指令集。 AVX512-IFMA为Intel AVX512指令集的一个extension扩展集，主要用于加速整数运算。 根据https://medium.com/@hdevalence/even-faster-edwards-curves-with-ifma-8b1e576a00e9 可知，其基于AVX512-IFMA的实现是AVX2速度的1.5倍。
使用tensorflow跑程序时经常报警告：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
CPU指令集都是存储在CPU内部的，主要是对CPU运算进行优化、指导的硬程序，有了这些CPU指令集，CPU就能够更快速高效的工作。系统所安排的每一个命令，都需要CPU根据预先设定好的某一条指令来完成，而这些预先设定好的指令统称为cpu指令集。
https://playground.tensorflow.org/ #tensorflow网页版 中文官方文档：http://cwiki.apachecn.org/pages/vie
Faster postings list intersection via skip pointers 通过跳指针，实现更快的 posting list 求交 https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/faster-postings-list-intersection-via-skip-pointers-1.html
1、寄存器变化（与AVX2相比，不仅寄存器的宽度从256位增加到512位，而且寄存器的数量也增加了一倍，达到32）
俄罗斯Yandex开发的ClickHouse是一款性能黑马的OLAP数据库，其对SIMD的灵活运用给其带来了难以置信的性能。本文我们聊聊它如何对过滤操作进行SIMD优化。
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
与其他视频编码标准一样，在做帧内预测之前，首先要准备好预测所需的sample，预测的sample分为五类，分别为
然而运行之后，没有打印出显卡名称，出现了一堆缺少dll文件的报错。 这里只是其中一个，还有好多文件。
LiveVideoStack正在招募编辑/记者/运营，与全球顶尖多媒及技术专家和LiveVideoStack年轻的伙伴一起，推动多媒体技术生态发展。了解岗位信息请在BOSS直聘上搜索“LiveVideoStack”，或通过微信“Tony_Bao_”与主编包研交流。
针对对一个问题，OpenCV开发包包含的东西太多了，大而全，而它们的项目可能需要只是一点点，需要的是小而精，其实这个很容易解决，这个就是要求做好OpenCV的模块裁剪与移植，通过CMake自己编译，关于这个问题，我也写过一篇文章来介绍，感兴趣可以点击这里：
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题，可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案，更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
查表算法，无疑也是一种非常常用、有效而且快捷的算法，我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子，在图像处理中，尤其常用，比如我们常见的各种基于直方图的增强，可以说，在photoshop中的调整菜单里80%的算法都是用的查表，因为他最终就是用的曲线调整。
Selection是关系代数之中重要的一个的一个运算，通常也会用σ符合来selection的实现。
生成随机文件代码详见：https://blog.csdn.net/weixin_41644391/article/details/113526563
需要的有两个部分：opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本，opencv_contrib是opencv的扩充．
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
Github 博客链接,https://epage.github.io/blog/2021/12/clap3/
通常，神经网络的推理代码是使用 Python 语言编写的。但相比于 Python，C/C++ 代码运行速度更快，编写过程更严谨，因此一些开发者尝试用 C/C++ 语言实现神经网络。
计算需求的增速，正快得让人有些出乎意料。毕竟，年增长率高达50%的数据总量[1]， 渴求有更强的数据处理能力与之相匹配；不断发展和演变的应用场景，如仿真模拟、金融分析、深度学习等，也形成了更多、更大的密集型计算负载，所有这些，都对处理器的算力提出了严峻的挑战。
【IT168 评测】Ivy Bridge于北京时间4月24日0:00解禁了，这次Intel首次将3D晶体管工艺和22nm制程用于IVB，工艺提升晶体管变小的同时，还改进了处理器的微架构，尤其核芯显卡大幅提升。 究竟工艺和制程对功耗有多大帮助，IVB的性能表现如何呢？请看IT168给您带来的Ivy Bridge处理器最高端型号i7 3770K评测。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
