当"增强指令集"标志被禁用时,当Visual C++编译器遇到AVX指令时,会发生以下情况:
需要注意的是,以上情况可能会因编译器版本和编译器设置而有所不同。为了确保代码的正确性和性能,开发者应该在编译器选项中启用"增强指令集"标志,以支持AVX指令的使用。
关于AVX指令集的更多信息,可以参考腾讯云的产品介绍链接地址:AVX指令集介绍。
在技术不断更迭的软件开发世界中,市场上 C++ 编译器的数量开始持续呈现下降趋势。而随着新的高级 C++ 标准(C++ 17、C++ 20)、新的指令集扩展、以及代码优化的更高标准的出现,究竟什么样的编译器才算优秀?
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。
前言:因为新型冠状病毒导致疫情,最近几日各种新闻和消息满天飞。疫情之下不易出行、不宜聚会;宜宅在家、宜阅读、宜学习、宜写代码。鉴于此,本系列第2篇提前发布。希望大家过一个充实的春节。
Linux 首席架构师,当今全球最著名程序员之一 Linus Torvalds 最近在邮件列表中的言论再次引起一片哗然。
多年来,NumPy 为第三方扩展暴露的 API 已发展壮大,并使程序员能够直接从 C 中访问 NumPy 功能。这个 API 最好被描述为“有机的”。它是由多种竞争性的愿望和多种观点多年形成的,受到希望使用户能够从 Numeric 和 Numarray 迁移到 NumPy 方面的强烈影响。核心 API 始于 1995 年的 Numeric,并有一些模式,比如大量使用宏来模仿 Python 的 C-API 以及适应 90 年代晚期的编译器技术。只有一小群志愿者很少有时间投入到改进这个 API 上。
由于平时业余兴趣和工作需要,研究过并使用过时下流行的各种开源的x86/64汇编和反汇编引擎。如果要对汇编指令进行分析和操作,要么自己研究Intel指令集写一个,要么就用现成的开源引擎。自己写太浪费时间,又是苦力活,还容易出错,所以还是使用现成的好一点。 这里对我曾使用过的比较流行的反汇编引擎做个比较,我使用过的反汇编引擎有: 1. Ollydbg的ODDisassm Ollydbg的ODDisassm,这是我最早使用的一个开源的反汇编引擎,07年在《加密解密》(三) 中我写的一个很简单的虚拟机就是使用的这个库,因为那个时候还没有那么多可选择。不过多亏有这样一个基础库,整个虚拟机从设计到开发完成只用了两个星期便开发完成(当时对反汇编库的要求不高,只要求能用字符串文本做中间表示进行编码/解码)。 这个反汇编库的优点是含有汇编接口(即文本解析,将文本字符串解析并编码成二进制),就拿这个特性来说在当时也算是独树一帜的了,到目前为止开源界在做这个工作的人也很少, 不过近年出现的调试器新秀x64dbg,也附带开发了开源的汇编库XEDParse,功能与OD的文本解析功能相似,并且支持的指令集更加完整,BUG更少,同时还支持X64,维护一直很强劲。 但是ODDisassm的缺点也很多,比如: 1. 指令集支持不全,由于Ollydbg年久失修,现在甚至连对MMX指令集都不全,而现在的INTEL/AMD的扩展指令集标准又更新了多个版本,什么SSE5/AVX/AES/XOP就更别提了,完全无法解析。 2. 解码出来的结构不详细,比如指令前缀支持不够友好,这点从Ollydbg的反汇编窗口可以看出,除了movs/cmps等指令以外,repcc与其他指令组合时都是单独分开的; 再比如寄存器无法表示ah\bh\ch\dh这种高8位寄存器。 3. 作者一次性开源后便不再维护开源版本,对于反汇编上的BUG很难即时修复。 不过这些也可以理解,因为在当时作者的开发目的是进行文本汇编\反汇编,所以没有为解码出的信息建立结构体以及接口。总的来说,如今再使用这个反汇编引擎,已经落后于时代了。 2. BeaEngine BeaEngine是我用的第二个库,当时使用OD库已经不能满足我的需求了。在做反编译器的时候,需要一个能够解码信息越多越好的库,于是我找到了BeaEngine,这个库我记得以前的版本不支持高8位寄存器识别,现在的版本也支持了。 在使用过程中基本上没有发现什么明显的缺点,不常用的新的扩展指令集也实现了不少。 目前实现的扩展指令集有:
在使用Microsoft Visual Studio(通常是在Windows操作系统下)进行C++编程时,我们可能会遇到名为"cl"的命令行编译器和错误消息"D8021: 无效的数值参数"。这些错误消息通常与参数"/Wno-cpp"和"/Wno-unused-function"相关。
SIMD(Single Instruction Multiple Data)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,是重要的程序加速手段。本文将简要介绍一些在 TiFlash 中使用编译器进行自动向量化所需要的入门知识。
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。
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:
MatrixOne是一个新一代超融合异构数据库,致力于打造单一架构处理TP、AP、流计算等多种负载的极简大数据引擎。MatrixOne由Go语言所开发,并已于2021年10月开源,目前已经release到0.3版本。在MatrixOne已发布的性能报告中,与业界领先的OLAP数据库Clickhouse相比也不落下风。作为一款Go语言实现的数据库,可以达到C++实现的数据库一样的性能,其中一个很重要的优化就是利用Go语言自带的汇编能力,来通过调用SIMD指令进行硬件加速。本文就将对Go汇编及在MatrixOne的应用做详细介绍。
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。
Arrow是高性能列式内存格式标准。它的优势:高效计算:所有列存的通用优势,CPU缓存友好、SIMD向量化计算友好等;零序列化/反序列化:arrow的任何数据结构都是一段连续的内存,在跨进程/跨及其传输数据时直接发送/接收整段内存即可,不需要序列化和反序列化;完善的数据类型和生态;支持跨语言跨系统互操作。
对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将上万行的代码加速移植到GPU集群上,PG
受wired-logic启发,wired-logic-rs是一个基于像素的数字电路模拟器,核心技术采用Rust和WebAssembly
因为他们是新装的系统,给他们装的是Win7 32bit的系统,其它什么都没安装,根据网上的说明,估计是两个问题。
之前的两篇文章,分别介绍了CPU和CPU Cache两个话题,性能是永恒的核心。我们也谈到了优化CPU性能面临的三堵墙:
rust/compiler/rustc_target/src/spec/x86_64_unknown_netbsd.rs 文件是 Rust 编译器针对 x86_64-unknown-netbsd 目标平台的配置文件。该文件定义了与该平台相关的特性、链接选项、目标特定的运行时支持以及其他与该平台有关的属性。
托管代码是一microsoft的中间语言(IL),他主要的作用是在.NET FRAMEWORK的公共语言运行库(CLR)执行代码前去编译源代码,也就是说托管代码充当着翻译的作用,源代码在运行时分为两个阶段: 1.源代码编译为托管代码,(所以源代码可以有很多种,如VB,C#,J#) 2.托管代码编译为microsoft的平台专用语言。
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。
上一篇【Matlab】表情合成尝试(4)——Dlib库混合编译中成功让应用了Dlib库的C++函数编译为了matlab的可用的Mex文件,又说到了Dlib库可以用来自动标定人脸的68个特征点(landmarks)。本篇便是要来具体编写接口来将Dlib的标记特征点函数应用到matlab过来。
NumPy 1.26.0 发布是 1.25.x 发布周期的延续,增加了对 Python 3.12.0 的支持。Python 3.12 放弃了 distutils,因此支持它需要找到一个替代方案来替代 NumPy 使用的 setup.py/distutils 基于的构建系统。我们选择使用 Meson 构建系统,这是第一个支持它的 NumPy 版本。这也是第一个支持 Cython 3.0 的版本,同时保留了 0.29.X 的兼容性。支持这两个升级是一个大项目,在这个版本中有 100 多个文件被修改。更新日志没有完全记录工作的全部范围,特别感谢 Ralf Gommers、Sayed Adel、Stéfan van der Walt 和 Matti Picus 在主要开发分支中做了大部分工作。
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!
海光(hygon) CPU 是基于 AMD Zen 1 (znver1)核心设计授权许可, AMD与国内合资研发的一款 x86_64 CPU. 支持 SSE/SSE2/SSE3/SSE4A/SSE4.1/SSE4.2/AVX/AVX2/RDRND/RDSEED/PCLMUL 指令集.
最近有个需求:要求安装一个MySQL8.0在ARM架构上;CPU的ARM架构听说过,但没实际部署过;且这个ARMCPU架构又是一个什么东东,只是脑子有这么个名字,具体不是很了解。故今日集中学习下,有了此文。
对于数据库(尤其是向量数据库)而言,“性能”是一个十分关键的指标,其用于衡量数据库是否能够在有限资源内,高效处理大量用户请求。对于向量数据库用户而言,尽管可能在某些情况下对延时的要求不高,但对性能指标的高要求却一如既往,从未改变。
随着大数据的发展,计算机芯片算力的提升,人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求,中国人工智能芯片行业将快速发展,预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么,如何借助AI芯片来实现特定的任务,将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此,贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
使用以下任何一个开关将允许FFmpeg链接到 相应的外部库。所有组件都依赖于该库 如果所有其他依赖项都得到满足而未满足,则将启用 明确禁用。例如。 –enable-libwavpack将启用链接 libwavpack并允许构建libwavpack编码器,除非它是 使用–disable-encoder = libwavpack专门禁用。
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。
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。
JVM能够跨计算机系结构来执行JAVA字节码,主要是由于JVM屏蔽了与各个计算机平台相关的软件或硬件之间的差异,使得与平台相关的耦合统一由JVM提供者来实现。
懂得JVM内部的内存结构、工作机制,是设计高扩展性应用和诊断运行时问题的基础,也是Java工程师进阶的必备能力。
IGVN每次从工作集获取一个节点,如果节点没有输出边,那么该节点是个死节点,可以安全移除。C2会递归式地移除死节点的输入边,这一步又可能产生新的死节点。如果节点有输出边,对该节点应用transform_old进行变形(transform_old调用节点的Ideal、Identity和GVN优化),如果节点变换成功,会将新节点加入工作集。如此反复,直到工作集没有节点,即没有节点可以再次优化。具体优化过程如代码清单9-20所示:
rust/compiler/rustc_target/src/spec/armv7_unknown_linux_musleabihf.rs 文件是 Rust 编译器源代码中的一个特定平台规范文件,用于指定目标平台为 armv7-unknown-linux-musleabihf 的情况下的编译规格和特性。
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。
Dlib 是一个 C ++ 工具箱,其中包含用于在 C ++ 中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。请参阅 http://dlib.net 获取项目文档和 API 参考。
11 月 15 日开始的为期三天的 .NET Conf 在线活动的开幕日上,.NET 8作为微软的开源跨平台开发平台正式发布。.NET 团队着重强调云、性能、全栈 Blazor、AI 和 .NET MAUI 是.NET 8的主要亮点。。NET团队在 .NET Conf 2023 [1]活动开幕式上表示:“通过这个版本,.NET 重塑了我们构建按需扩展的智能、云原生应用程序和高流量服务的方式。 无论你是部署到 Linux 还是 Windows,使用容器还是你选择的云应用模型,.NET 8 都能更轻松地构建这些应用。”
ARM 是 高级-RISC(精简指令集)-机器 的缩写, 是精简指令集架构的家族. 同时 Arm Ltd. 也是开发和设计、授权这项技术的公司名称.
可以通过查看CPU的规格或者使用特定的命令来检测CPU是否支持AVX2指令集。具体方法如下:
下一代英特尔 C/C++ 编译器的表现会更加出色,因为它们将使用 LLVM 开源基础架构。
ARM和x86是目前计算领域中最常见的两种微处理器架构。x86架构主要由Intel和AMD开发,广泛应用于个人计算机和服务器市场;而ARM架构则因其低功耗、高能效的特点,在移动设备和嵌入式系统中占据主导地位。随着技术的发展,ARM架构也在向高性能计算领域拓展,如苹果M1芯片的成功就是很好的例证。了解这两种架构的异同对于开发者来说至关重要,尤其是当面对跨平台编程任务时。
Apache Spark是一个优秀的计算引擎,广泛应用于数据工程、机器学习等领域。向量化执行技术在不升级硬件的情况下,既可获得资源节省,又能加速作业执行。Gluten+Velox解决方案为Spark换上了向量化执行引擎,本文将阐述美团在这一方向的实践和思考。
哈希查找表一般会存在“碰撞”的问题,就是说不同的 key 被哈希到了同一个 bucket。一般有两种应对方法:链表法和开放地址法。链表法将一个 bucket 实现成一个链表,落在同一个 bucket 中的 key 都会插入这个链表。开放地址法则是碰撞发生后,通过一定的规律,在数组的后面挑选“空位”,用来放置新的 key。
我们知道,目前为止Apple的所有iOS设备都采用的是ARM处理器。ARM处理器的特点是体积小、低功耗、低成本、高性能,所以很多手机处理器都基于ARM,ARM在嵌入式系统中也具有广泛的应用。 ARM处理器的指令集对应的就是ARM指令集。armv6|armv7|armv7s|arm64都是ARM处理器的指令集,这些指令集都是向下兼容的,例如arm64指令集兼容armv7,只是使用armv7的时候无法发挥出其性能,无法使用arm64的新特性,从而会导致程序执行效率没那么高。在iPhone5s及其之后的iOS设备指令集都是ARM64。 还有两个我们也很熟悉的指令集:i386和x86_64是Mac处理器的指令集,i386是针对intel通用微处理器32架构的。x86_64是针对x86架构的64位处理器。所以当使用iOS模拟器的时候会遇到i386|x86_64,因为iOS模拟器没有ARM指令集。
Chromium是一个伟大的、庞大的开源工程,很多值得我们学习的地方。 前面写道: 《跟Google学写代码–Chromium/base–stl_util源码学习及应用》 《跟Google学写代码–Chromium/base–windows_version源码学习及应用》 今天分享cpu相关的操作。 先看看这个枚举: enum IntelMicroArchitecture { PENTIUM, SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE41
如果把 Milvus 比喻为一辆跑车,Knowhere 就是这辆跑车的引擎。Knowhere 的定义范畴分为狭义和广义两种。狭义上的 Knowhere 是下层向量查询库(如Faiss、HNSW、Annoy)和上层服务调度之间的操作接口。同时,异构计算也由 Knowhere 这一层来控制,用于管理索引的构建和查询操作在何种硬件上执行, 如 CPU 或 GPU,未来还可以支持 DPU/TPU/……这也是 Knowhere 这一命名的源起 —— know where。广义上的 Knowhere 还包括 Faiss 及其它所有第三方索引库。因此,可以将 Knowhere 理解为 Milvus 的核心运算引擎。
众所周知,深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测,目标跟踪等计算机视觉任务中,并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样,越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作;另外IoT物联设备生成的数据量通常很大,由于运营成本、时间和隐私方面的考虑,移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型,并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备,这些设备的特点是内存资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型根本
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