或るプログラマの一生 » AVX-512 がアナウンスされていた
x86/x64 最適化勉強会 #6 で聞いてきましたが、AVX-512 なるものがアナウンスされてました。名前から予想される通り、SIMD レジスタが 512bit になります。SIMD レジスタが 512bit というと Xeon Phi は最初からそうなっているのですが、これが普通の Xeon に降りてくるイメージです。 AVX が「単なる legacy SSE の 256bit 版」ではないのと同様、AVX-512 も「単なる AVX の 512bit 版」ではありません。 SIMD レジスタが zmm という名前で 512bit になる。下位 256bit は ymm としてアクセスできる（xmm に対する ymm と同じ） 64bit モードの場合、SIMD レジスタが 32本使える。これは、zmm だけでなく ymm や xmm でも同様である。32bit モードでは8本のまま
SSEとAVXで高次元ベクトルの内積計算を高速化してみた | さかな前線
世界最速のお魚と言えばカジキ類で，泳ぐ速度は時速100km/hを超えるとか．55ノット程になるのでこれはMk-48魚雷にも匹敵するほどです． 一方ちょっとチートな高速お魚としては，お馴染みトビウオが飛行中に最大70km/hほどに達するとか． 今日はそんな若干チートな高速化のお話（？）ということで，SSE組み込み命令について． SSEやAVXといえばお馴染みSIMD命令で，それをプログラムから構造体と関数の形式で高移殖に記述する方法がSIMD組み込み関数(SIMD Intrinsic)なわけですが，これを使ってごく典型的なベクトルの内積計算を高速化してみました． ベクトルの内積の高速化と言えば星の数ほどもされてる話なわけで，いまさら魚の情報なんか役に立つ気は全くしないのですが，純粋に自分でやらないとわかんない＞＜ ということで， とにかく書いてみよう 効果の程はいかに？ を調べてみたくて，や
Yaminabe simd
Yaminabe simd 1. Intel AVX で SIMD 入門 2012/9/15 (Sat) 第2回 闇鍋プログラミング勉強会 Yuki Kawaguchi 1 2. 自己紹介名前: Yuki Kawaguchitwitter: @kawa0810はてな id: kawa0810・学生時代の研究 並列・分散処理，GPGPU，数値計算関係・仕事 orz バックアップソフトの開発・サポート 2 3. 自己紹介名前: Yuki Kawaguchitwitter: @kawa0810はてな id: kawa0810・学生時代の研究 並列・分散処理，GPGPU，数値計算関係・仕事 バックアップソフトの開発・サポート 3 4. 本題4 5. SIMD とは？・Single Instruction Multiple Data・1回の命令で複数のデータを処理する命令形式 配列 x と配列 y
CompProBeta11.0_Customer_Presentation.ppt
Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Atom、Intel Core、Xeon は、アメリカ合衆国およびその他の国における Intel Corporation の商標です。 © 2009 Intel Corporation.無断での引用、転載を禁じます。 インテル® マイクロアーキテクチャー Nehalem† ソフトウェア最適化 † 「Nehalem」 の開発コード名で呼ばれていた新しいインテル® マイクロアーキテクチャー インテル株式会社 ソフトウェア＆サービス統括部 © 2009 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。 記載内容は予告なしに変更されることがあります。 ＊その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。 内容 • ソフトウェア最適化と並列化のおさらい • インテル® マイクロアーキテクチャー Nehalem
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
組み込み関数（intrinsic）によるSIMD入門
https://bugs.java.com/?bug_id=7121648
