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=== 案例:SIMD指令优化 === 以下代码展示了如何使用对齐内存加速SIMD操作: <syntaxhighlight lang="cpp"> #include <immintrin.h> #include <iostream> int main() { alignas(32) float array[8] = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f}; __m256 vec = _mm256_load_ps(array); // 加载对齐的256位数据 // 执行SIMD操作(例如乘以2) vec = _mm256_mul_ps(vec, _mm256_set1_ps(2.0f)); // 存储结果 _mm256_store_ps(array, vec); for (float val : array) { std::cout << val << " "; } std::cout << std::endl; return 0; } </syntaxhighlight> '''输出''': <pre> 2 4 6 8 10 12 14 16 </pre> '''解释''': - `alignas(32)`确保`array`对齐到32字节边界,满足AVX指令的要求。 - `_mm256_load_ps`和`_mm256_store_ps`要求输入/输出指针必须对齐,否则会导致未定义行为。
摘要:
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