开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

SSE 2及更高版本-为什么浮点数据类型仅存储2个浮点数

SSE 2及更高版本是指Intel的一种指令集扩展技术，它可以提供对浮点数据类型的高效处理能力。浮点数据类型是一种用于表示带有小数部分的数值的数据类型。

为什么浮点数据类型仅存储2个浮点数？

SSE 2及更高版本的浮点数据类型是通过使用128位的寄存器来存储浮点数的。每个寄存器可以存储多个浮点数，具体存储的数量取决于浮点数的精度和大小。

在SSE 2及更高版本中，浮点数据类型的寄存器被划分为多个片段，每个片段可以存储一个浮点数。而每个片段的大小为64位，因此每个寄存器可以存储2个64位的浮点数。

这种设计可以提高浮点数的处理效率，因为在同一个寄存器中可以同时处理多个浮点数。这对于需要大量浮点数计算的应用程序来说非常重要，例如科学计算、图形渲染等。

总结起来，SSE 2及更高版本的浮点数据类型之所以仅存储2个浮点数，是因为它们使用128位的寄存器来存储浮点数，并将每个寄存器划分为多个片段，每个片段可以存储一个64位的浮点数。这种设计可以提高浮点数的处理效率，适用于需要大量浮点数计算的应用场景。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括计算、存储、数据库、人工智能等方面的解决方案。以下是一些与云计算相关的腾讯云产品和产品介绍链接地址，供您参考：

云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供灵活可扩展的云服务器实例，满足不同规模和需求的计算需求。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供高可用、可扩展的云数据库服务，适用于各种规模的应用程序。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
人工智能平台（AI Platform）：提供丰富的人工智能服务和工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品和服务选择应根据实际需求进行评估和选择。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

第十二章：向量指令第一部分

MMX 让位于更强大的 128 位 SSE 浮点和 SSE2 整数及双精度浮点指令，这些指令使用 XMM0–XMM7 寄存器。...因此，XMM 向量寄存器（SSE）有三个关联的数据类型：__m128，一个包含四个单精度浮点数的“数组” __m128d，一个包含两个双精度浮点数的“数组” __m128i，一个 128 位寄存器，可以被视为...由于特定的向量指令通常只与三种数据类型之一（单精度浮点数、双精度浮点数或整数）一起工作，表示向量指令的函数参数也具有上述三种类型之一。...AVX2 类型系统具有类似的设计：它提供了 __m256（浮点数）、__m256d（双精度浮点数）和__m256i（整数）类型。...x86 架构中也存在这样的指令（FMA 指令集），但仅适用于浮点数。至于整数向量除法，在 x86 或 ARM 上都没有实现。排列和交错下面讨论的处理器指令类型没有标量对应物。

1541 0

《游戏引擎架构》阅读笔记第一部分第4章

只需要存储4个浮点数。 SQT变换：四元数结合平移矢量和缩放因子。...英特尔陆续加入多个版本的扩展指令集，称为单指令数据流扩展(streaming SIMD extensions，SSE)，其中第一个SSE版本出现于奔腾III处器。...SSE指令采用128位寄存器，可储存整数或IEEE浮点数。游戏引擎中最常用的SSE模式为32位浮点数打包模式(packed 32-bit floating-pointmode)。...（P173） SSE寄存器（P173） _m128数据类型：此数据类型可以声明全局变量、自动变量和类或结构体的成员变量。...大多数情况下，此数据类型的变量会存储于内存中，但在计算之时_m128的值会直接在CPU的SSE寄存器中运用43。

3621 0

Linux内核13_1-进程切换是对FPU单元的处理_X86

奔腾III扩展了SIMD指令：引入了SSE扩展（单指令多数据流扩展），包含8个128位的寄存器，称为XMM寄存器，通过它们可以大大增加浮点数的处理。...这些寄存器是独立的，和FPU和MMX寄存器没有重叠，所以SSE扩展和FPU/MMX指令可以混合使用。奔腾4又又引入了新的扩展：SSE2扩展，是在SSE基础上的扩展，支持更高精度的浮点数。...带有协处理器和MMX单元的CPU模型使用i387_fsave_struct数据类型。带有SSE和SSE2扩展的CPU模型使用i387_fxsave_struct数据类型。...如果CPU还使用了SSE/SSE2扩展，还需要保存XMM寄存器的内容，然后重新初始化SSE/SSE2单元。...这个加载过程需要调用汇编指令fxrstor或frstor，使用哪一个取决于CPU是否支持SSE/SSE2扩展。最后，设置TS_USEDFPU标志，表示使用了浮点运算单元。

7202 0

浅析Clickhouse的向量化执行

后来至今的改进版本有SSE（Streaming SIMD Extensions）、AVX（Advanced Vector Extensions），以及AMD的3DNow!等。...随着新指令的扩充，又有了SSE2、SSE3、SSSE3、SSE4（包含4.1和4.2）等新版本。...grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported" SSE指令集以8个128...一个XMM寄存器原本只能存储一种数据类型： 4个32位单精度浮点数 SSE2又扩展到能够存储以下类型： 2个64位双精度浮点数 2个64位/4个32位/8个16位整数 16个字节或字符 SSE的指令分为两大类...下图示出SSE1中，单精度浮点数乘法的标量和打包运算。

5852 0

一文了解 ClickHouse 的向量化执行

如同其名称所表示的，SSE是一种SIMD指令集。SSE有8个128位寄存器，XMM0 ~XMM7。可以用来存放四个32位的单精确度浮点数。...SSE2是SSE指令的升级版，寄存器与指令格式都和SSE一致，不同之处在于其能够处理双精度浮点数等更多数据类。SSE3增加了13条新的指令。...movaps xmm1, [b]; addps xmm0, xmm1; } 简要说明其中一种操作： addps XMM,XMM/m128 源存储器内容按双字对齐，共4个单精度浮点数与目的寄存器相加...大家在搜索CLICKHOUSE为什么快的文章中，都提到了CH使用到的技术列式存储，压缩，向量引擎。 CH在所有能够提高CPU计算效率的地方，都大量的使用了SIMD。...但，为什么Clickhouse快？管中窥豹，可见一斑。 Clickhouse 仅短短几年在OLAP领域横空出世，这和Clickhouse在设计和细节上追求极致密不可分。

6.4K3 1

SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、NEON

后来英特尔在此基础上发展出SSE指令集；AMD在此基础上发展出3DNow!指令集。现在新开发的程序不再仅使用MMX来优化软件执行效能，而是改使用如SSE、3DNOW!...2001年在Pentium 4上引入了SSE2技术，进一步扩展了指令集，使得XMM寄存器上可以执行8/16/32位宽的整数SIMD运算或双精度浮点数的SIMD运算。这使得 SIMD技术基本完善。...每个缓存器可以容纳 4 个 32 位单精度浮点数，或是2 个 64 位双精度浮点数，或是 4 个 32 位整数，或是 8 个 16 位短整数，或是 16 个字符。整数运算能够使用正负号运算。...SSE2 SSE2是 Intel在Pentium 4处理器的最初版本中引入的，但是AMD后来在Opteron 和Athlon64处理器中也加入了SSE2的支持。...SSE2指令集添加了对64位双精度浮点数的支持，以及对整型数据的支持，也就是说这个指令集中所有的MMX指令都是多余的了，同时也避免了占用浮点数寄存器。这个指令集还增加了对CPU快取的控制指令。

1.5K1 0

armeabi-v7a架构(sv7a)

为什么调试模式和发行模式adobe会选择不同的文件夹？...从android版本与支持ARM硬件编码的程度来看：起初android1.6：只支持armv4与armv5te指令集。...凌动™ 暂不支持 SSE4.x。后者也是一个 128 位引擎，用于打包浮点数据。这一执行模式开始于 MMX 技术。SSx 是较新的技术，取代了 MMX。。...目前，SSE 概述部分在 5.5 节。它提供 SSE、SSE2、SSE3 和 SSSE3 的操作码。...注意，数据运算通常会涉及到处理基于精度的打包浮点数值；并且需要在 XMM 寄存器之间，或在这些寄存器与内存之间批量传输数据。 XMM 寄存器主要用于取代 MMX 寄存器。

1.2K1 0

C语言重点突破（1）数据在内存中的存储

本文主要的目的是，针对一些在C中不常注意的重点进行解释，加深对于C语言的了解及运用 1.本章重点 1. 数据类型详细介绍 2. 整形在内存中的存储：原码、反码、补码 3....大小端字节序介绍及判断 4. 浮点型在内存中的存储解析 1....2. 整形在内存中的存储：原码、反码、补码在前一节的结尾，我们提到，创建变量是需要开辟内存空间的，而数据类型决定空间的使用大小下面我们来讨论一下数据在内存中是如何存储的。...现在我们来解释前面的题目：下面，让我们回到一开始的问题：为什么 0x00000009 还原成浮点数，就成了 0.000000 ？...请问浮点数9.0，如何用二进制表示？还原成十进制又是多少？首先，浮点数9.0等于二进制的1001.0，即1.001×2^3。

941 0

AVX图像算法优化系列一: 初步接触AVX。

SSE共存，比如大量的数据类型转换函数，提取函数等等。　　...上面说了AVX和SSE的这些不同，这些不同给图像处理带来了很大的困惑，因为图像的数据基本都是以字节为单位的，而且很多计算都是以整形为基础的，在AVX中，强调的主要是高性能计算，提供的函数基本上都是针对浮点数的...所以AVX2给我们带来了希望，增加了丰富和完整的数据类型转换函数、以及各种整形的比较、数值计算、移位等功能，可以说，AVX2对于AVX就有点类似于SSE4.2对于SSE，有了他，对于图像来说，就有了灵魂了...另外一点，在不同的CPU上（都支持AVX及AVX2），同一个算法的提速比例也是不同，我甚至遇到过AVX还比SSE慢一点的CPU（都是64位程序），这个目前我不知道是为什么。　 ...所以你的算法里需要借用大量这样的shuffle,还是考虑用SSE吧，如果以32位整形数据或者浮点计算为主，AVX肯定在效率上还是要更为高效。

1.3K1 0

C语言：数据在内存中的存储形式

浮点数表⽰的范围：float.h中定义 6.1 浮点数的存储形式根据国际标准IEEE（电⽓和电⼦⼯程协会） 754，任意⼀个⼆进制浮点数V可以表⽰成下⾯的形式： 为什么是这样的形式呢？...IEEE 754规定：对于32位的浮点数，最⾼的1位存储符号位S，接着的8位存储指数E，剩下的23位存储有效数字M 对于64位的浮点数，最⾼的1位存储符号位S，接着的11位存储指数E，剩下的52位存储有效数字...这样做的⽬的，是节省1位有效数字（这样的话精度会更高！！）。以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第⼀位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。...6.3.3 E全为1 这时，如果有效数字M全为0，表⽰±⽆穷⼤（正负取决于符号位s） 6.4 题目解析明白了浮点数的存储形式，我们就一起对5.4的那道题进行解析 6.4.1 为什么9还原成浮点数变成了...126)=1.001*2^(-146) 显然V是一个接近于0的正数，且%f占位符最多保存6位，所以打印出来就是0.000000 6.4.2 为什么浮点数9.0，用整数打印是1091567616？

1961 0

.NET8 硬件加速指令的支持

, Sse2, Sse3, Ssse3, Sse41, Sse42, Avx, Avx2, Fma, Bmi1, Bmi2, Lzcnt, Popcnt, Aes 和 Pclmul 支持 32 位和 64...这一初始支持使用了一种简单的编码方案，其工作方式与通用指令非常相似，仅允许指定 2 个寄存器。对于像加法这样需要 2 个输入的操作，这意味着其中一个寄存器充当输入和输出。...这使得编写代码并期望它无论在处理什么底层数据类型时都能表现一致变得更加容易。对于浮点数转换为无符号整数的支持也因类似的原因而显著。...对浮点数据的扩展支持是我最喜欢的 AVX-512 特性之一。...它首先对右值中的浮点数进行分类，确定它是 QNaN（0）、SNaN（1）、+/-0（2）、+1（3）、-Infinity（4）、+Infinity（5）、负数（6）还是正数（7）。

2991 0

为什么将 0.1f 改为 0 会使性能降低 10 倍？

（只要是支持SSE2指令集的CPU都会有相似的结果）。 shell> g++ code1.c -o test1 shell> g++ code2.c -o test2 shell> time ....复习浮点数的二进制转换现在让我们复习大学计算机基础课程。如果你熟练掌握了浮点数向二进制表达式转换的方法，那么你可以跳过这节。我们先来看下浮点数二进制表达的三个组成部分。 ?...极端情况下，规格化浮点数操作可能比硬件支持的非规格化浮点数操作快100倍。...为了表示更高精度的浮点数，出现了非规格化浮点数，但是他的计算成本非常高。于是我们就可以发现通过几十上百次的循环后，y中存放的数值无限接近于零。CPU将他表示为精度更高的非规格化浮点。...在相关程序的上下文中加上fesetenv(FE_DFL_DISABLE_SSE_DENORMS_ENV);就可以迫使CPU放弃使用非规范化浮点计算，提高性能。

5200 0

一个有趣的实验：用0.1f 替换 0，性能提升 7 倍！

（只要是支持SSE2指令集的CPU都会有相似的结果）。 shell> g++ code1.c -o test1 shell> g++ code2.c -o test2 shell> time ....其实并不会，如果你仔细看下后者：会发现他并不是一个规格化的二进制，可以改写成1.0011 * 2^-2。所以省略小数点前的一个bit不会造成任何两个浮点数的混淆。...极端情况下，规格化浮点数操作可能比硬件支持的非规格化浮点数操作快100倍。...回到实验总上面的分析中我们得出了以下结论： 浮点数表示范围有限，精度受限于指数和底数部分的长度，超过精度的小数部分将会被舍弃（underflow）为了表示更高精度的浮点数，出现了非规格化浮点数，但是他的计算成本非常高...CPU将他表示为精度更高的非规格化浮点。而当y+0.1f时为了保留跟重要的底数部分，之后无限接近0（也即y之前存的数值）被舍弃，当y-0.1f后，y又退化为了规格化浮点数。

4551 0

SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（二）。

第三种尝试：不使用中间内存实现的近似效果（80%提速）以前我在写高斯模糊时考虑到内存占用问题，采用了一种近似的方式，在水平方向计算时，只需要分配一行大小的浮点数据，然后每一行都利用这一行数据做缓存...还有一个问题就是，这样做会增加很多次自己数据到浮点数据的转换，这种转换的耗时是否对最后的结果又重要的影响呢，只有实测才知道。..., Width); // 浮点转换为字节数据 ConvertBGRAF2BGR8U_Line_SSE(Buffer, Dest + (Y +...经过测试，上述改进后的算法在同样配置的电脑上，针对3000*2000的彩色图像耗时约为86ms，和之前的145ms相比，提速了近一倍，而基本不占用额外的内存，可是为什么呢，似乎代码中还增加了很多浮点到字节和字节到浮点数据的转换代码...第四种尝试：列方向直接使用BGR而不是BGRA的SSE优化（100%提速）在高斯模糊算法的全面优化过程分享（一）中，为了解决水平方向上的SSE优化问题，我们将BGR数据转换为了BGRA格式的浮点数后再进行处理

1.4K6 0

.NET机器学习 ML.NET 1.4预览版和模型生成器更新

System.Data 支持的任何关系型数据库，这意味着你可以使用任何关系数据库，例如SQL Server，SQL Azure Server，Oracle，SQLite的和PostgreSQL，MySQL和IBM DB2等...虽然我们目前仅支持训练TensorFlow模型，但PyTorch支持在路线图中。 ? 作为高级API的第一个主要场景，目前专注于图像分类。...当然，您仍然可以在旧版本上运行ML.NET，但是当在.NET Framework或.NET Core 2.2及更低版本上运行时，ML.NET使用硬编码为基于x86的SSE指令的C ++代码。...SSE指令允许在单个指令中处理四个32位浮点数。现代的基于x86的处理器还支持AVX指令，允许在一条指令中处理8个32位浮点数。...这意味着在现代处理器ML.NET上进行培训现在将训练更快，因为它可以执行更多的并发浮点操作，而不是只支持SSE指令的现有C ++代码。

1.9K3 0

《Hello NumPy》系列-数据类型与创建

、更高效。...pip2 表示 2.x 版本，pip3 表示 3.x 版本启动cmd 输入 pip3 install numpy 导入 NumPy import numpy as np 这里需要提到一点，你可以不按照...半精度浮点数 float32 f4 或 f 标准的单精度浮点数 float64...f8 或 d 标准的双精度浮点数 float128 f16 或 g 扩展精度浮点数 complex64...如果是浮点数转换为整数，则小数部分将会被截断另外， NumPy 会自动将 Python 类型映射到等价的 dtype 上。

5393 0

挑战性能极限小显卡大作为，教你如何在有限资源下运行大型深度学习模型，GPU显存估算并高效利用全攻略！

meta-llama/Llama-2-7b-hf meta-llama/Llama-2-13b-hf meta-llama/Llama-2-70b-hf 输入仅输入文本输出仅生成文本...字节数：2 字节（16 位）双精度浮点数 (64 位) - float64: 含义：双精度浮点数提供更高的精度，适用于需要更高数值精度的应用，但会占用更多的内存。...使用更高精度的数据类型可以提供更高的数值精度，但会占用更多的内存并可能导致计算速度变慢。相反，使用较低精度的数据类型可以节省内存并加速计算，但可能会导致数值精度损失。...在量化过程中，浮点数参数将被映射到一个有限的范围内的整数，然后使用 8 位来存储这些整数。...较大的批处理大小可能会增加显存使用，因为需要同时存储多个样本的计算结果。 数据类型 DType：使用的数据类型（如单精度浮点数、半精度浮点数）也会影响显存需求。

2.8K1 0

你可能会忽视的 MySQL 细节

我们在 MySQL 入门篇主要介绍了基本的 SQL 命令、数据类型和函数，在具备以上知识后，你就可以进行 MySQL 的开发工作了，但是如果要成为一个合格的开发人员，你还要具备一些更高级的技能，下面我们就来探讨一下...目前的 MySQL 版本仅支持 geometry 类型的字段作索引，相对于 BTREE，RTREE 的优势在于范围查找。...你可能会疑惑为什么 varchar 的长度是 5 ，但是却需要存储 3 个字节或者 6 个字节，这是因为使用 varchar 数据类型进行存储时，默认会在最后增加一个字符串长度，占用1个字节（如果列声明的长度超过...浮点数和定点数的选择 浮点数指的就是含有小数的值，浮点数插入到指定列中超过指定精度后，浮点数会四舍五入，MySQL 中的浮点数指的就是 float 和 double，定点数指的是 decimal，定点数能够更加精确的保存和显示数据...下面通过一个示例讲解一下浮点数精确性问题首先创建一个表 cxuan006 ，只为了测试浮点数问题，所以这里我们选择的数据类型是 float ? 然后分别插入两条数据 ?

5183 0

can‘t multiply sequence by non-int of type ‘numpy.float64‘

然后，我们将数组与浮点数进行乘法操作，而不会引发错误。2. 将浮点数转换为整数另一种解决方法是将浮点数转换为整数，以与序列的数据类型匹配。...numpy.float64 是 NumPy 库中的一种数据类型，用于表示浮点数。它是双精度浮点数的一种形式，即使用64位来存储浮点数的数据。...双精度浮点数是一种数值表示方法，能够更精确地表示和处理浮点数。它使用64位来存储浮点数，其中1位用于符号位，11位用于指数位，而剩下的52位用于尾数位。...这种表示方法提供了更广的数值范围和更高的精度，可以存储更大范围的数值，并提供更多有效位数。 ...它可以存储小数位数较多的精确数值，提供更高的计算精度和准确性。在 NumPy 中，float64 数据类型是默认的浮点数类型，它是在创建数组时指定数据类型时最常用的选择之一。

4722 0

x86 CPU与IA-32架构

从486的486DX型号开始加入了 浮点数运算单元(FPU,Floating Point number Processing Unit) 支持浮点数计算。...Pentium4后期的版本和Core 2的后续产品都是基于Intel64指令集架构的。要统称AMD64和Intel64时可以试用独立于公司名称的用语：x86-64。...浮点数寄存器 (floating point number register) 是存放浮点数的寄存器，用于浮点数的计算。IA-32中从st0到st7有8个宽度为80位的浮点数寄存器。...但实际上MMX寄存器和浮点数寄存器是共用的，即无法同时使用浮点数寄存器和MMX寄存器。 XMM寄存器 (XMM register) 是SSE指令指令用的寄存器。...XMM寄存器和MMX寄存器不同，是独立的寄存器不和浮点数寄存器共用。另外 mxcsr寄存器是表示SSE指令的运算状态的寄存器。

1091 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭