我试图在 AVX 机器中进行 SIMD 除法,但出现编译错误。
这是我的代码:
__m256i help;
int arr[8];
int arr2[8];
help = _mm256_load_si256((__m256i*)arr);
__m256i temp;
temp = _mm256_load_si256((__m256i*)arr2);
__m256i result;
_mm256_div_ps(temp,help);
这是错误:
error: cannot convert ‘__m256i {aka __vector(4) long long int}’ to ‘__m256 {aka __vector(8) float}’ for argument ‘1’ to ‘__m256 _mm256_div_ps(__m256, __m256)’ _mm256_div_ps(temp,help);
最佳答案
我建议使用 Vc: portable, zero-overhead C++ types for explicitly data-parallel programming simd 库,我听说它的目标是包含到 C++ 标准中。它更容易编写,也更容易阅读。
示例:
#include <iostream>
#include <Vc/Vc>
int main() {
using A = Vc::SimdArray<int, 8>;
A arr1 = A::Random();
A arr2 = A::Random();
std::cout << arr1 << '\n';
std::cout << arr2 << '\n';
std::cout << arr1 / arr2 << '\n';
}
输出:
<1513634383 -963914658 1763536262 -1285037745 | -695608406 -35372374 1025922083 444041308>
<824703811 1962744590 1568022524 -293901648 | 549806324 248334095 1663905340 641164273>
[1, 0, 1, 4, -1, 0, 0, 0]
下面的函数
using A = Vc::SimdArray<int, 8>;
__attribute__((noinline)) A f(A a0, A a1) {
return a0 / a1;
}
使用g++-8.2 -O3 -march=skylake
转换为以下程序集:
f(Vc_1::SimdArray<int, 8ul, Vc_1::Vector<int, Vc_1::VectorAbi::Avx>, 8ul>, Vc_1::SimdArray<int, 8ul, Vc_1::Vector<int, Vc_1::VectorAbi::Avx>, 8ul>):
vcvtdq2pd ymm3, xmm1
vcvtdq2pd ymm2, xmm0
vextracti128 xmm1, ymm1, 0x1
vextracti128 xmm0, ymm0, 0x1
vcvtdq2pd ymm1, xmm1
vdivpd ymm2, ymm2, ymm3
vcvtdq2pd ymm0, xmm0
vdivpd ymm0, ymm0, ymm1
vcvttpd2dq xmm2, ymm2
vcvttpd2dq xmm0, ymm0
vinserti128 ymm0, ymm2, xmm0, 0x1
ret
请注意,x86 指令集中没有用于整数除法的 simd 指令。
关于c++ - AVX __m256i 有符号 32 位元素的整数除法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54889884/