从Github上淘到可以的一段SIMD代码，主要就是实现简单的RGB转Y的计算，源作者说比opencv的代码要快2倍，这里分享下对该代码一些解读和理解。 ...
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2017-01-09 00:31:59
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http://blog.csdn.net/liujia2100/article/details/27236477 NEON:SIMD(Single Instruction Multiple Data 单指令多重数据) 指令集， 其针对多媒体和讯号处理程式具备标准化的加速能力。 VFP: (Vecto ...
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2017-01-03 14:48:03
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原文链接 简介 为发挥 SIMD1 的最大作用，除了对其进行矢量化处理2外，我们还需作出其他努力。可以尝试为循环添加 #pragma omp simd3，查看编译器是否成功进行矢量化，如果性能有所提升，则达到满意状态。 然而，可能性能根本不会提升，甚至还会降低。 无论处于何种情况，为了最大限度发挥 ...
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2016-12-30 16:58:00
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原文链接 下载文件 1. 简介 本教程将介绍多种优化应用，以支持其在英特尔® 至强融核? 处理器上运行。 本教程中的优化流程分为三个部分： 第一部分介绍用于对代码进行矢量化（数据并行化）处理的通用优化技巧。 第二部分介绍如何添加线程层并行化，以充分利用处理器中的所有可用内核。 第三部分将通过在英特尔 ...
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2016-12-30 16:50:24
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CPU 工作流管理WFM（work flow management）；TDP【Thermal Design Power散热设计功耗】； MIPS[Micro processor without inter locked piped stages]无内部互锁流水级的微处理器； PIB[processo... ...
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2016-12-12 09:30:01
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GPU是如何实现并行的？它实现的方式较之CPU的多线程又有什么分别？本文将做一个较为细致的分析。 ...
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2016-12-06 20:51:31
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《并行计算》总结标签: 并行计算一、并行介绍域分解
针对的分解对象：数据
首先确定数据如何划分到各处理器
然后确定各处理器要做的事情
示例：求最大值
任务(功能)分解
针对的分解对象：任务(功能)
首先将任务划分到各处理器
然后确定各处理器要处理的数据
二、并行硬件性能Flynn弗林分类
SISD: Single Instruction stream Single Data stream
SIMD...
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2016-06-06 01:21:37
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5. 基于图的做法
依赖图覆盖的指令选择器是目前能得到的最强大的代码生成器。通过允许输入及模式具有任意的图形状，指令选择器能够接受整个函数为输入——这被称为全局指令选择——有可能处理各种机器指令，包括硬件循环及SIMD指令。最重要的，与局限在单个基本块的基于DAG覆盖的技术相比，全局指令选择器可以在多个块间自由地移动及覆盖节点。这增加了应用复杂模式的机会，这可能导致性能提升及减少功耗。...
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2016-06-03 19:15:50
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1/ OpenMP 只是编译器的拓展，用#pragma directive(编译制导指令)来标注。如果不能并行，编译器只会忽略，并行地执行代码而不会报错。这样的作用是，可以比较方便地平行某段代码而不用大改。
2/ MIMD 和 SIMD最大的区别是，MIMD意思就是用到multi-core而SIMD则是同一个core。
3/使用OpenMP需要在GCC的compiler上加上-fo...
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2016-05-12 06:55:32
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