良好的便携式 SIMD 库 [关闭]答案

【问题标题】：Good portable SIMD library [closed]良好的便携式 SIMD 库 [关闭]
【发布时间】：2010-11-02 04:18:42
【问题描述】：

任何人都可以推荐可移植的 SIMD 库，它提供 c/c++ API，适用于 Intel 和 AMD 扩展以及 Visual Studio，GCC 兼容。我正在寻求加快诸如缩放 512x512 双精度数组之类的速度。向量点积、矩阵乘法等

到目前为止，我发现的唯一一个是： http://simdx86.sourceforge.net/ 但正如第一页所说，它不能在 Visual Studio 上编译。

据我收集的信息，还有英特尔 IPP 不适用于 AMD。还有来自 AMD 的 Framewave，但我在编译和链接他们的库时遇到了一些问题，他们的论坛完全死了。有人设法在任何地方使用 Framewave 吗？

谢谢。

【问题讨论】：

曾经看过某人的硕士论文。我这辈子都想不起来在搜索中会出现什么字词。
查看 libsimdpp 库 - 它为 SSE2-SSE4.1、AVX、AVX2、NEON、FMA3/4 和 XOP 内部函数提供了一个通用接口。作为奖励，提供了方便的动态分派机制：相同的源代码可以使用不同的编译器选项编译多次（命名空间负责 ODR），链接到同一个可执行文件，库将自动为目标处理器选择最佳实现. （免责声明：我是作者）
这个问题最好迁移到softwarerecs.stackexchange.com

标签： c++ open-source cross-platform simd

【解决方案1】：

如果您不介意对汇编程序感到厌烦，那么您始终可以对所有 SIMD 指令使用内部函数。它们将是特定于处理器的，即 SSE4 内在函数将仅在启用 SSE4 的 CPU 上运行，并且由您来确保扩展存在。

有一篇很好的文章here关于应用SIMD。

但是，您可以使用无需任何外部库即可为您生成 SIMD 代码的编译器。 VectorC 应该很好，虽然我从来没有亲自使用过。据我所知，它不需要任何特殊的库，它只是发现那些可以从 SIMD 中受益并编译到您指定的任何 SSE 级别的源代码。

【讨论】：

谢谢，摆脱特定于处理器的组件是我的主要目标。我不想担心 CPU 是否支持 SSE 或 SSE2 并在某些情况下编写 2 个不同版本的代码。我希望有人已经在图书馆里这样做了=）。编译器特定的扩展等也是如此。

【解决方案2】：

由于您提到矩阵和向量的高级操作，ATLAS、Intel's MKL、PLASMA 和 FLAME 可能会引起您的兴趣。

一些 C++ 矩阵数学库包括来自 Boost、Armadillo、Eigen、IT++ 和 Newmat 的 uBLAS。 POOMA 库可能还包括其中的一些内容。 This question 也指 MTL。

如果您正在寻找较低级别的可移植性原语，我的一位同事开发了一个围绕 SSE2、Altivec、VSX、Larrabee 和 Cell SPE 矢量操作的包装器。它可以在我们的source repository 中找到，但如果您想将其作为您工作的一部分进行分发，它的许可（学术）可能不合适。它还在进行重大开发，以涵盖其所针对的应用需求范围。

【讨论】：

【解决方案3】：

试试liboil 或相关的ORC。尤其是ORC很有趣；它实现了一种高级汇编语言，该语言被编译为特定于体系结构的代码。相当复杂，比一个简单的包装库要复杂得多。

【讨论】：

【解决方案4】：

查看 macstl：http://www.pixelglow.com/macstl/

【讨论】：

【解决方案5】：

Eigen 是一个 MPL2-licensed 仅限标头的 C++ 库，它具有针对 SSE、Neon 和 Altivec 优化的矢量/矩阵数学。他们的附加模块中有更复杂的数学运算。

【讨论】：

Eigen 被重新授权给 MPL2 eigen.tuxfamily.org/index.php?title=News:Relicensed_to_MPL2，这是很好的一步。
谢谢。我更新了我的答案以反映这一点。