【发布时间】：2013-06-27 05:24:55
【问题描述】：
我的情况是，我必须在 C++ 中使用一个几乎永远不会改变的矩阵和很多小向量（非常少的 3x3 或 4x4 矩阵和具有 3 个值的向量）执行一些线性代数计算，我是考虑使用一些针对 x86 32 位、x86 64 位、ARMv5 及更高版本的 CPU 指令集来加快速度并简化我的数学运算设计。
令人惊讶的是，我还没有找到真正的线性代数集，其中大多数是用于浮点数学的，可以根据需要进行缓存，优化，但对于矩阵和线性代数来说，真的没有，是只有我还是没有集对于线性代数？
AMD 的新 FMA3 一开始看起来很有趣，但在现代 CPU 中仍然很难找到，我想坚持像 x86 上的 SSE 或 ARM 上的 ARMv5 这样流行的东西。
那么有一个流行的指令集用于小而快速的线性代数计算吗？如果速度足够好，我什至可以接受大量错误。
编辑：
我还应该注意，实际上我的编译器是：
- 海合会
- 明威
- Visual Studio
所以我想在 x86 和 ARM 上都有一个开源产品和一个可移植库。
编辑 2： Eigen 不支持多线程执行，这对我来说是个大问题。
【问题讨论】：
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如何使用已经为您完成工作的库，例如 Eigen？向量指令是非常低级的，它们不做线性代数，它们做基本的操作，在上面你可以构建很多东西，包括线性代数。
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@MarcGlisse 我正在考虑这一点，但我没有找到任何看起来像我所需要的简单性的东西，例如，有很多基准测试包含大量巨大的矩阵，但我只是需要使用非常小的数据结构完成非常快速的计算。我也在考虑像 Boost uBlas 这样的包装器，它可以链接到英特尔 MKL 等其他库，但 eigen 看起来更适合 ARM 和 X86。我必须在一些与成像相关的程序中使用它，所以如果操作很快，我什至可以承受很大的错误阈值。
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看起来你对什么是 CPU 指令集只是肤浅的了解。特别是，它们并非旨在“简化我的数学运算设计”或“开源产品”或“x86 和 ARM 上的可移植库”。 x86 和 ARM 是不同的指令集架构，因此根据定义，指令集在它们之间是不可移植的。指令集为编写解决问题的算法提供了小的构建块，它们不是为解决不重要的问题而设计的。
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具有讽刺意味的是，4 个元素向量的乘法是您在 SIMD 指令集中可以找到的那种运算，而对于处理“庞大的矩阵”来说毫无意义
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@BenVoigt 你输入一个值你会根据使用的指令得到一个结果，你不需要设计一些特殊的东西或关心它是如何实现的，而不是你将在 ARM 和 x86 之间切换您只需更改特定 SIMD 操作的指令名称，甚至不必更改方法名称。这就是我所说的“简单”，我知道它不是可移植的，但它是一个简单的解决方案。如果您将为需要简单快速线性代数的 C++ 程序提供解决方案，我将很高兴看到这一点。
标签： c++ x86 arm linear-algebra instruction-set