https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/23598709 本人从来不复制的,自己看!.

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.借用本篇手记记录下问题的发现,解决过程一些对于C/C++程序性能问题的一些解决思路,希望各位也能有所收获. 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: 这里通过perf可以看到,将近一半的CPU耗时损耗在BinaryDictPage

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

Single Instruction Multiple Data,简称SIMD.SIMD描述的是微处理器中单条指令能完成对数据的并行处理.SIMD所使用的是特殊的寄存器,一个寄存器上存储有多个数据,在进行SIMD运算时,这些数据会被分别进行处理,以此实现了数据的并行处理. MMX Intel的第一个SIMD指令集是MultiMedia eXtensions(MMX),在1997年推出.MMX指令主要使用的寄存器为 MM0 ~ MM7,大小为64-bit,这些寄存器是浮点寄存器ST0~ST7(80

本文转载自:https://blog.csdn.net/pzh11001/article/details/79683133 大家好,我是 (深度学习硬件DIY总群)(719577294)群主:    这篇短文介绍一下怎么从源代码编译安装tensorflow-GPU版本.这个编译安装教程是我本人自己的一个安装总结,首先说明一下我自己在自己电脑上已经成功编译安装了.我的电脑配置如下:CPU:AMD4核未知型号内存:12G DDR2硬盘:两个机械硬盘,一个500G,  另一个150G显卡:GTX750

由于现在神经网络这个东西比较火,准确的说是深度学习这个东西比较火,我们实验室准备靠这个东西发几个CCF A类的文章,虽然我不太懂这东西,兴趣也一般都是毕竟要跟随主流的,于是今天安装起了 Tensorflow 这个深度学习的框架. 安装好以后运行一个Demo ,如下: import tensorflow as tf a=tf.constant(2) b=tf.constant(20) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a*b)) 运行结果如下: 2

ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架. ML.NET  还包括Model Builder  (一个简单的UI工具)和  CLI  ,使用自动机器学习(AutoML)构建自定义机器学习(ML)模型变得非常容易. .NET 开发人员使用  ML.NET,可以利用他们现有的工具和技能,为情感分析,价格预测,销售预测预测,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,定制机器学习并注入其应用程序!微软在官方博客(https://devblogs.microsoft.com/dotn

https://lrita.github.io/2017/12/12/golang-asm/#why 在某些场景下,我们需要进行一些特殊优化,因此我们可能需要用到golang汇编,golang汇编源于plan9,此方面的 介绍很多,就不进行展开了.我们WHY和HOW开始讲起. golang汇编相关的内容还是很少的,而且多数都语焉不详,而且缺乏细节.对于之前没有汇编经验的人来说,是很难 理解的.而且很多资料都过时了,包括官方文档的一些细节也未及时更新.因此需要掌握该知识的人需要仔细揣摩, 反复实验

因为工作业务需求的关系,需编译onnxruntime引入项目中使用,主项目exe是使用的vs2017+qt5.12. onnxruntime就不用介绍是啥了撒,在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了. 有现成的别人编译好的只有dll动态库,当然我们显然是不可能使用的,因为BOSS首先就提出一定要让发布出去的程序体积尽量变少,我肯定是无法精细的拆分哪一些用到了的,哪一些代码是没用到的,还多次强调同时执行效率当然也要杠杠滴. 所以下面就开始描述这几天一系列坎坷之路,留个记录,希望过久了

SIMD指令集 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788 SIMD,即Single Instruction, Multiple Data,一条指令操作多个数据．是CPU基本指令集的扩展．主要用于提供fine grain parallelism,即小碎数据的并行操作．比如说图像处理,图像的数据常用的数据类型是RGB565, RGBA8888, YUV422等格式,这些格式的数据特点是一个像素点的一个分量总是用小于等于8bit的数据表示的．如果使用传统的处

arch:AVX 很抱歉GCC还不行……有……倒是 但是不是这么写的 我忘记了……官网上有 http://www.oschina.net/news/66980/kreogist-0-9

#include <stdio.h> #include <intrin.h> #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; void test1(double *a, double *b, double *re) { size_t t = clock(); ; k < ; k++) { ; i < ; i++) { re[i] = a[i] + b[i]; } } size_t

缘由 近期在写一些字符串函数的优化,兴趣使然.但是写的过程中,想要实现 SSE2 128 bit / 64 bit 的按 bit 逻辑位移.遇到了一个大坑,且听我娓娓道来. 我并不想用什么马航370来博眼球.当我写下这个标题的时候,的确没有马航370这个字眼,但是当我写到一半的时候,突然就冒出了马航370这几个字,假设你认真阅读了我的文章,或许你也应该思考一下.这 128 bit / 64 bit 的位移指令究竟是去哪了?石沉大海了?那不就跟马航370一样吗,是一个谜,一个很很大的谜.... 假

这半年多时间,基本都在折腾一些基本的优化,有很多都是十几年前的技术了,从随大流的角度来考虑,研究这些东西在很多人看来是浪费时间了,即不能赚钱,也对工作能力提升无啥帮助.可我觉得人类所谓的幸福,可以分为物质档次的享受,还有更为复杂的精神上的富有,哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的. 闲话少说, SIMD指令集,这个古老的东西,从第一代开始算起,也快有近20年的历史了,从最开始的MMX技术,到SSE,以及后来的SSE2.SSE3.SSE4.AVX以及11年以后的AVX2,逐渐的成熟和丰

这半年多时间,基本都在折腾一些基本的优化,有很多都是十几年前的技术了,从随大流的角度来考虑,研究这些东西在很多人看来是浪费时间了,即不能赚钱,也对工作能力提升无啥帮助.可我觉得人类所谓的幸福,可以分为物质档次的享受,还有更为复杂的精神上的富有,哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的. 闲话少说, SIMD指令集,这个古老的东西,从第一代开始算起,也快有近20年的历史了,从最开始的MMX技术,到SSE,以及后来的SSE2.SSE3.SSE4.AVX以及11年以后的AVX2,逐渐的成熟和丰

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 你的 CPU 支持AVX AVX2,但你安装的 TensorFlow 版本不支持,网友解答 高级矢量扩展(AVX)是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展,英特尔首先通过Sandy Bridge处理器在2011年第一季度推出,随后由AMD

缘由 最近在写一些字符串函数的优化,兴趣使然,可是写的过程中,想要实现 128bit 的按 bit 逻辑位移,遇到了一个大坑,且听我娓娓道来. 如果要追究标题,更确切的是丢失的SSE2 128 bit / 64 bit  位移指令,已修改. 我并不想用什么马航370来博眼球,我也没意识到这个能博眼球,当我写下这个标题的时候,的确没有马航370这个字眼,可是当我写到一半的时候,突然就冒出了马航370这几个字,如果你认真阅读了我的文章,也许你也应该思考一下,这 128 bit / 64 bit 的位

本文转载自:https://blog.csdn.net/Nicholas_Wong/article/details/70215127 rticle/details/70215127 在我的机器上出现的提示信息如下所示:   W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are availab

Deep Fake Lab早期只有两个版本,一个是专门正对NVIDIA显卡的CUDA9的版本,另一个是支持CPU的版本. 三月初该项目作者对tenserFlow,Cuda的版本进行了升级,预编译的软件包也分成了三个版本,每个版本针对不同配置的电脑. 为了方便大家正确选择版本,下面对每个版本做一个简单的介绍. 作者解释 Available builds: DeepFaceLabCUDA9.2SSE - for NVIDIA cards up to GTX1080 and any 64-bit CP

The compile script is: mkdir build cd build cmake ../../tools/python -DUSE_SSE2_INSTRUCTIONS=ON cmake --build . --config Release --target install cd .. You forgot the -D. So you have to say, cmake -DUSE_SSE2_INSTRUCTIONS=ON(-DUSE_SSE2_INSTRUCTIONS=0)