Advertisement

SSE指令集能够加速处理器性能。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过对指令集加速学习过程的梳理,我们系统地整理并归纳了SSE的相关基础概念,以及其简单的应用原理,同时附带了便于理解的对应代码实例。这些整理后的资料将首先分享给有需要的同学,以便他们能够更有效地进行学习和实践。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • SSE.docx
    优质
    本文档探讨了SSE(Streaming SIMD Extensions)指令集在提升计算机性能方面的应用,特别聚焦于如何通过优化SSE指令来加速数据处理和计算任务。 在学习指令集加速的过程中,对SSE的相关基础概念以及简单的应用原理进行了整理汇总,并配有相应的代码实例,现分享给有需要的同学。
  • SSE优化手册
    优质
    《SSE指令集优化手册》详细介绍了Streaming SIMD Extensions (SSE) 技术的应用与优化策略,旨在帮助开发者提升程序在Intel及兼容处理器上的执行效率。 SSE指令集与SSE优化手册涵盖了关于SSE(Streaming SIMD Extensions)的相关知识和技术指导,重点介绍了如何利用SIMD技术进行性能优化的方法。
  • 自制CPU:MIPS与五级流水线(含溢出,无乘除功
    优质
    本项目详细介绍如何基于MIPS指令集设计一款简化版的CPU处理器,并实现其五级流水线架构。特别强调了溢出处理机制的设计,同时由于资源限制,该CPU未集成乘法和除法运算单元。适合对计算机体系结构感兴趣的初学者研究与学习。 与本人博客内容一致的文件可供下载。测试代码已在文件中提供,可以直接添加到Vivado中运行。欢迎下载。
  • 访问GitHub的FastGithub
    优质
    FastGithub是一款旨在加速访问GitHub等国外网站的服务,通过优化线路和智能调度技术,显著提升代码开发者的工作效率。 GitHub时常连接不稳定,导致访问其网页以及进行相关下载失败,并且无法使用git clone功能。FastGithub可以提供稳定的GitHub访问服务,无需代理支持。此内容由原作者创作并保留版权,请在商业转载前联系作者获取授权;非商业性质的引用需标明出处。
  • 利用DALIPyTorch DataLoader在图像预中的- Python开发
    优质
    本文探讨了如何运用DALI工具包来优化基于PyTorch的数据加载器,在图像预处理阶段实现显著的速度提升,特别适合于Python环境下的深度学习模型训练。 我们已经使用nvidia-dali实现了PyTorch数据加载器,并且支持CIFAR-10和ImageNet数据集的加载。未来还将增加更多的数据加载器。 通过配置2个Intel Xeon Gold 6154 CPU处理器、1块Tesla V100 GPU以及内存磁盘中的所有数据集,我们能够利用DALI显著加速图像预处理过程。 在训练时的数据成本(批量大小为256)方面,CIFAR-10和ImageNet的比较如下: - CIFAR-10: 使用DALI耗时1.4秒(使用两个处理器),而PyTorch DataLoader则需要280.1秒。 - ImageNet: 使用DALI耗时625秒(使用八个处理器),相比之下,PyTorch DataLoader需要的时间为13,400秒。
  • 提取密RAR文件的全工具
    优质
    这款全能工具专门设计用于解密和打开受密码保护的RAR压缩文件。它提供用户友好的界面以及高级选项来处理各种加密强度的RAR档案,让数据恢复变得轻松快捷。 可以提取加密RAR中的文件,这是一个不错的选择,大家可以试试看。
  • 基于RISC-V的单周期
    优质
    本项目设计并实现了一个基于开源RISC-V指令集架构的单周期处理器。采用Verilog硬件描述语言构建,支持RV32I基础指令集,适用于教育和小型嵌入式系统应用。 基于RISC-V指令集的单周期处理器实现了RV32I中的lui, auipc, jal, jalr, beq, bne, blt, bge, bltu, bgeu, lb, lh, lw, lbu, lhu, sb, sh, sw, addi, slti, sltiu, xori, ori, andi, slli, srli, srai以及add、sub、sll、slt、sltu、xor、srl和sra共计37条指令。文件包含完整的代码工程及测试的汇编指令及其二进制格式,设计与仿真平台为ISE14.7。具体的设计思路在本人主页博客中进行了详细说明,欢迎大家一起交流学习。
  • MATLAB并行计算及GPU技术:大规模数据优化应用
    优质
    本书深入浅出地介绍了如何利用MATLAB进行并行计算和GPU加速技术的应用,旨在帮助读者掌握高效处理大规模数据的方法,并实现性能优化。适合科研人员、工程师及相关专业学生参考学习。 本段落详细介绍了MATLAB并行计算技术和GPU加速技术的基础概念及其实际应用案例。内容涵盖了MATLAB并行计算工具箱的功能特点,包括如何创建与管理并行池、使用parfor循环进行编程、调用并行函数以及性能分析和优化等,并深入探讨了GPU计算的基本原理(特别是相对于CPU的优势)及其在MATLAB中的具体应用方式,例如利用gpuArray类处理数据以及调用支持GPU加速的内置函数。此外,还讲解了如何通过编写自定义CUDA内核来扩展和定制MATLAB的计算能力,并提供了具体的实例以展示整个流程和技术细节。最后一部分总结了一些关于优化GPU和并行代码的最佳实践,旨在帮助读者充分理解如何最大化发挥硬件潜能,达到最高效的计算效果。 本段落适用于从事高性能计算研究的技术专家、有一定MATLAB基础的数据科学家、研究人员以及开发者。通过对线性代数运算、图像处理、深度学习等不同应用场景的探讨,可以帮助使用者更好地掌握并行化程序开发技能,提高工作效率。
  • ONNX Runtime:跨平台的高学习推与训练
    优质
    ONNX Runtime是一款高效的执行工具,专为提升机器学习模型的推理和训练速度设计,支持多种平台无缝运行。 ONNX Runtime 是一个跨平台的推理与训练加速器,并且兼容多种流行的机器学习/深度神经网络框架,如 PyTorch、TensorFlow/Keras 和 scikit-learn 等。 许多用户可以从 ONNX Runtime 中获益,包括那些希望: 1. 提升各种 ML 模型的推断性能; 2. 减少大规模模型训练的时间和成本; 3. 使用 Python 进行培训但可以部署到 C# / C++ / Java 应用程序中; 4. 在不同的硬件及操作系统上运行; 5. 利用多个不同框架创建的支持模型。 自 2019 年 10 月以来,API 已经稳定并投入生产使用,从而实现了更快的客户体验和更低的成本。在预览阶段(2020年5月),引入了支持在多节点 NVIDIA GPU 上加速 PyTorch 训练的功能以针对变压器模型。 关于如何开始使用推断,请参阅文档中的不同版本组合指令说明。 ONNX Runtime 支持基于标准格式的模型,兼容包括但不限于 PyTorch、scikit-learn 和 TensorFlow 等框架和工具。从 ONNX v1.2.1 开始,ONNX Runtime 成为了最新版,并且持续更新以支持更多功能。