使用SIMD NEON对矩阵乘法优化计算

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SIMD_Convolution：超快速卷积

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1. 学习可能使用到的SIMD Intrinsic函数； 2. 学习使用SIMD Intrinsic函数指令优化程序性能。 实验要求： 1. 学习基本SIMD　Intrinsic函数的使用，并利用这些函数实现矩阵乘法。 2. 计算前两步的加速比。 a) 为了更好的体现加速比，要求适当增加矩阵的规模；并评估矩阵大小对加速比的影响。 b) 寻找并确认统计程序运行时间的方法并说明其合理性；

什么是位打包？ 像 LZ4 这样的传统压缩方案并不真正适合有效地解决这个问题。相反，这个问题有不同的解决方案系列。 最直接和最有效的方法之一是bitpacking： 整数首先被分组为固定大小的块（例如128，当使用 SSE2 实现时）。 b如果不可用，则计算可以表示所有整数的最小位数。换句话说，最小b使得块中的所有整数都严格小于 2 b。 然后，位压缩表示是限制在其最低有效位的整数串联的某种变体b。 例如，假设4在编码时有一个 ,块4, 9, 3, 2。假设块中的最大值是 9 b = 4，. 然后，所有值将被编码为 4 位，如下所示。

应用SIMD并行技术的SHA_1加密算法的批量实现.doc

快速的Base64实现 该项目是的包装。 它旨在为base64编码/解码提供一种快速的base64实现。 安装 pip install pybase64 用法 pybase64使用与Python base64“现代接口”（在Python 2.4中引入）相同的API，以实现轻松集成。 为了获得最快的解码速度，建议尽可能使用pybase64.b64decode和validate=True 。 import pybase64 print ( pybase64 . b64encode ( b'>>>foo???' , altchars = '_:' )) # b'Pj4_Zm9vPz8:' print ( pybase64 . b64decode ( b'Pj4_Zm9vPz8:' , altchars = '_:' , validate = True )) # b'>>>foo???'

matlab sum函数代码矢量化基础 这是一个在 Julia 中提供基本 SIMD 支持的库。 VectorizationBase 的存在在很大程度上是为了满足 的代码生成的需求，优先于稳定的面向用户的 API。 因此，您可能希望在 Julia 中编写显式 SIMD 代码时考虑作为替代方案。 也就是说，当传递给用户定义的函数时， Vec和VecUnroll类型旨在尽可能地“正常工作”，因此它在实践中应该相当稳定。 代码的其他部分——例如，加载和存储向量以及stridedpointer函数——有望很快收敛，并通过利用 支持通过生态系统传播的各种AbstractArray类型，以便 VectorizationBase 可以开始提供一个稳定的、符合人体工程学的、支持良好的 API 很快。 它还提供了一些有关运行它的主机的信息，可用于自动执行特定于目标的优化。 目前，x86_64 支持在这方面是最好的，但我希望提高为其他架构提供的信息质量。 Vec是Number并且表现为单个对象； 它们恰好包含多个Float64 。 因此，在索引和缩减方面，它将表现得像一个数字而不是一个集合： julia

DFT的matlab源代码fft_simd 一个简单的演示演示了如何使用SIMD（单指令多数据）来优化和加速FFT算法。 任务1.使用C ++实现标准DFT算法。 看 任务2.使用Cooley-Tukey FFT算法重写DFT。 看 任务3.使用SIMD加速FFT算法。 请参阅此页中的问题。 任务4.在这些算法之间进行比较耗时的对比。如下表所示： 算法 时间消耗 标准dft 606毫秒 快速傅立叶变换 74毫秒（异位算法），7毫秒（原位） 使用SIMD进行FFT 1.011毫秒 SIMD简介 推荐人。 选择了SIMD指令 我们在此项目中使用SSE2。 SSE2（流式SIMD扩展2）是Intel SIMD之一，由于其MMX严格标准从64位扩展到128位，它支持两个双精度浮点运算。 SIMD指令练习 为了熟悉SSE2指令，我们使用SSE2作为练习来计算复数乘法。 复数乘法可以描述如下： $$如果A = a + b j，B = c + d j，则A * B =（ac-bd）+（bc + ad）* j $$ 我们使用一个图来总结和描述使用SSE2的复杂乘法： 您可以在项目的complex_mu