C++ 何时使用英特尔的指令集扩展技术

什么时候使用Intel的指令集扩展技术有意义？它到底做了什么

我的场景：我想尽快进行~500.000次矩阵向量乘法

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矩阵大小：[4x4]|向量大小：[1x4]

如果您能保证您的客户获得一定程度的SIMD支持，我看不出是什么阻碍了您

SIMD已经存在了足够长的时间，要求客户拥有它并不是不合理的

例如：

x86-64保证SSE2可用，因此编译器总是将其用于64位构建。（从某种意义上讲，它不再是一个扩展，只是x86-64 ISA的基线部分）

编辑：

谢谢你的编辑彼得·科德斯

但我还想向用户指出，如果他们对SIMD感兴趣，他们可能希望研究OpenCL

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OpenCL帮助用户编写非常高效的SIMD程序。

在需要性能的任何时候，它都是有意义的，您可以控制/知道代码将在哪些机器上运行。e、 g.在您的家庭桌面上，或在一组特定的服务器上，使用

gcc-O3-march=native

进行编译。或者，如果您真的需要性能，那么即使运行时CPU调度也值得。看到了吧。幸运的是，matmul不需要做很多手工工作，只需要使用优化的BLAS库。除非您的矩阵很小或形状很奇怪，否则自定义代码可能会有所帮助。（虽然EGEN是一个C++模板库，但它可以在编译时利用已知的东西。）你可以考虑使用一个或多个GPU来进行这个操作。虽然这是一个全新的词（伤害）。500000个不同大小的矩阵向量积？还是所有相同（可能较小）的尺寸？你能同时做吗？它们是否共享相同的矩阵或向量？所有Amd64编译器都应使用SSE2，因为所有Amd64处理器都至少支持SSE2