How to compile Tensorflow with SSE4.2 and AVX instructions?
This is the message received from running a script to check if Tensorflow is working: I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally
SSE4.2の文字列処理命令の紹介に関する補足（アイランとページ境界）
x86/x64最適化勉強会1 なんとか無事終了. ustがうまくいったりいかなかったり, 運営が手間取ったりと申し訳ない. 主催するというのはたいへんだなあ. 名前だけはwebなりでよく見かけていたけど会ったことなかった方々に会えたので満足. でもこれまた初めてお会いした@takehiro_tさんとは殆どしゃべれなかった. 残念. 個人的にはw_oさんのベンチマークの結果から理由を探していく部分が興味深かった. 反省点 : 発表の間は5分マージンを入れておく. タイマーあるとよさげ. とりあえずいくつかの資料へのリンク(uploadされれば随時更新). herumi : 条件分岐とcmovとmaxps m_asama : IA32/Intel64におけるキャッシュ利用最適化 sinya8282 : 開発中のJIT版grepの苦労話 TAKESAKO : ビットを数える herumi
あまラボ 連載1高速なメモリーコピー
今回は宿題となっていたmmx命令のmovntqについて試してきました。この命令は連載の中で紹介したsse命令のmovntdqと似た働きをしますが、一度に処理できるデータ量が8バイトと少ない代わりにアライメントの制約を受けないと言うメリットがあります。この辺のメリットとデメリットがどう作用するかを試してきました。
信州FM - サービス終了
信州FMは2021年3月31日をもってサービス終了とさせて頂きました。長きに渡りご愛顧頂き本当にありがとうございました。
SSE２命令（movdqu）を使用した１２８ビット単位のメモリ間転送プログラム - ちーちーの小ネタ部屋
SSE２では、１２８ビット整数演算のSIMD命令の拡張が行われており、演算だけでなく、movdqa・movdquという命令を使うことで１２８ビット単位でメモリ間のデータコピーを高速に行うことができます。movdqaは転送対象のメモリのアドレスが１６バイトの境界（アライメン ト）に揃ってる必要があります（アドレス値が１６で割り切れる）。これに対して、movdquでは１６バイトのアライメント制約はなく、どのアドレス値からでも読み書きできます。ただ、アライメントが揃っている分、CPUが処理しやすいため、movdqa命令の方が実行速度が速いです。速さを追求するならば、mallocや配列の確保時に１６バイトのアライメントを意識する必要があります。各命令の基本的な実行速度はIntelから以下の資料が出ていますが、この資料上ではmovdqa・ movdquのスループットとレイテンシは同じになってますね・
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或るプログラマの一生 » SSE の整数ロードストア命令のベンチマーク
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ストリーミング SIMD 拡張命令 2 のその他の操作
