J'ai besoin d'apprendre l'assemblage en utilisant les instructions SSE et j'ai besoin de gcc pour lier le code ASM avec le code c.Quel bon endroit pour commencer à apprendre l'assemblage?
Je n'ai aucune idée par où commencer et google n'a pas aidé.
Vous pouvez commencer à regarder à travers la documentation de la puce depuis Intel Intel Processor Software Developer Manuals. Le codage du langage d'assemblage n'est pas très amusant, et il n'est généralement pas nécessaire, sauf dans quelques cas où le code est essentiel à la performance. Étant donné que vous êtes à la recherche de SSE, je risquerais que votre effort soit mieux dépensé en regardant CUDA, en utilisant votre carte graphique pour effectuer des calculs vectoriels via des shaders personnalisés. De cette façon, vous n'avez pas besoin d'apprendre l'ASM, et si vous faites de sérieux calculs, cela peut être beaucoup plus rapide si vous avez une bonne parallélisation.
This est un bon forum pour commencer; C'est un MASM de forme, mais les gens là-bas pourront vous aider avec ce dont vous avez besoin.
Est-ce qu'ils ont un assemblage pour le livre de dummies? N'étant pas sarcastiques, ils donnent généralement de bonnes intros étape par étape en utilisant des exemples simples.
Si vous avez beaucoup de temps, je vous recommande The Art of Assembly Language, un livre d'auto-apprentissage classique de Randall Hyde. Il utilise un langage de type ASM pour vous apprendre à faire un peu d'assemblage. Peut-être que pour les professionnels déjà formés, cela semble être une perte de temps, mais c'est plutôt bien de commencer à apprendre.
Cela dépend du cas, Très souvent, dans l'analyse d'image, le téléchargement et le téléchargement vers/à partir de la carte vidéo est plus lent que le calcul sur x86 lui-même. Un bon exemple pour CUDA est par exemple. les codecs qui téléchargent au format compressé, font des calculs relativement lourds, et le flux d'images qui en résulte ne doit plus jamais revenir à mainmem mais va à la sortie vidéo. –
Bon test et mesure ... Sans connaître l'application, je lui faisais simplement savoir qu'il y avait plus d'une façon de peler un chat. J'aurais pensé cependant qu'un bus PCIx 16 aurait un débit important sur le bus mémoire. Je sais que les nœuds de supercalculateurs Tesla ont été conçus dans cet esprit, avec un système PCI Express à 64 voies et 4 processeurs cuda sur le système. – Spence
CUDA est propriétaire, donc seulement d'utilisation limitée. – asdf