SSE（StreamingSIMDExtensions）是Intel公司推出的一种基于向量处理器的指令集，可以提高应用程序的性能。如何在开发中充分利用SSE，让程序减少计算时间、提高效率？笔者将从多个角度为大家详细解读。
理解SSE
SSE的概念与特点
SSE是Intel公司推出的一种SIMD（单指令多数据处理）指令集，用于高效地进行向量数据处理。SSE可以将多个数据同时加载到处理器中，进行同一种操作，从而提高了计算速度。SSE最早是在PentiumIII处理器中出现的，目前已经推广到了大多数的处理器中。
SSE的特点包括：
比较高的时钟频率单指令可以同时处理多个数据SIMD指令可以提高矩阵运算的速度支持单精度浮点运算可用于D游戏开发、数字信号处理、图像处理等领域
SSE的版本和区别
SSE一共发布了四个版本，分别是SSE、SSE2、SSE和SSE4。
其中，SSE版本最早推出，支持单精度浮点和整数指令。SSE2简化了循环和判断操作的指令，支持64位浮点数运算。SSE增加了16种新的指令，包括针对无符号比较、乘积运算、插值等操作。在SSE4版本中，增加了2种新的指令，主要用于XML解析器、字符串处理器、郑码转换器、标记解析器等。
SSE的应用场景
数字信号处理
数字信号处理是一种基于数字信号进行处理的技术，如分析、合成、增强等。在数字信号处理中，可以通过SSE指令简单高效地进行相关计算，例如：
voidresample(constfloat*src,intn_src,float*dst,intn_dst,constfloat*filter,intn_filter,floatcutoff){
constfloatfactor=(float)n_src/(float)n_dst;floatacc=0;for(inti_dst=0;i_dstn_dst;++i_dst){floatpos_src=i_dst*factor;inti_src=(int)pos_src;floatfrac=pos_src-i_src;floatweight_0=filter[0],weight_1=0.f,weight_diff=0;for(intj=1;jn_filteri_src-j=-1;++j){floatw=filter[j];floats=src[i_src-j];
weight_diff+=fabs(weight_1-w);
weight_1=weight_0;
weight_0=w;
acc+=(s*weight_1+s*weight_0)*0.5f;if(j16weight_diffcutoff){
i_src-=j-1;
gotopass;
}
}for(intj=0;j=i_src;++j){floatw=filter[i_src-j];floats=src[j];
acc+=s*w;
}
pass:
dst[i_dst]=acc;
acc=0;
}
}
图像处理
相比于数字信号处理，图像处理对CPU品质与计算速度要求更高。例如怎样快速高效完成图像的融合？
在这里，我们以OpenCV中的addWeighted函数为例，对代码进行分析。
voidaddWeighted(InputArraysrc1,doublealpha,InputArraysrc2,doublebeta,doublegamma,OutputArraydst,intdtype=-1);
其中，函数参数含义如下：
src1，src2：两幅输入图像，需保证尺寸和类型相同。alpha，beta：两个图像的权重系数。gamma：亮度调节系数。而使用SSE2指令集可加速公式计算。
使用SSE2指令集可加速公式计算。使用SSE指令集的代码如下：
if(use_sse)
{for(inti=0;i(len~7);i+=8)
{__mdXmm=_mm_loadu_pd((constdouble*)(alpha+i));__mdtemp_a=_mm_shuffle_pd(Xmm,Xmm,_MM_SHUFFLE2(0,0));__mdtemp_b=_mm_shuffle_pd(Xmm,Xmm,_MM_SHUFFLE2(1,1));
_mm_storel_pd((double*)(alpha1+i),temp_a);
_mm_storel_pd((double*)(beta1+i),temp_b);
_mm_storer_pd((double*)(alpha1+i+2),temp_a);
_mm_storer_pd((double*)(beta1+i+2),temp_b);
_mm_storeh_pd((double*)(alpha1+i+4),temp_a);
_mm_storeh_pd((double*)(beta1+i+4),temp_b);
}
}
三维动画
除了图片扫描和图形绘制，SSE还广泛用于D游戏、视频播放、数据处理等领域。下面，我们介绍在反向动力学中的应用场景。
在D动画中，动呈现关节为平级关节，易解(Alartetal.,)。然而，在华丽动感的更复杂的组合关节中，其动力学肌肉/软体方程则较难表示。
因此，在微小得高计算资源的智能设备中，可以将运动学预测与动推理的遭遇甚至提高效率。
如何编写SSE代码
内联汇编
内联汇编可以直接在C/C++代码中插入SSE指令，提高了程序的运行速度。下面是一段SSE运算的内联汇编代码例子：
voidsimd_multiply(float*dst,constfloat*src1,constfloat*src2,intcount){intsimd_count=count/4;
__ma,b,r;inti=0;for(;isimd_count;++i){
a=_mm_loadu_ps(src1+i*4);
b=_mm_loadu_ps(src2+i*4);
r=_mm_mul_ps(a,b);
_mm_storeu_ps(dst+i*4,r);
}for(;icount;++i){
dst[i]=src1[i]*src2[i];
}
}
SSE指令集
除了内联汇编外，还可以直接使用SSE指令集进行编写，下面列举一些常用的指令：
加载四元数据（loadX_x）存储四元数据（storeX_x）加法运算（add_x）乘法运算（mul_x）比较运算（cmp_x）线性插值运算（lerp_x）
总结
本文从多个角度介绍了SSE的概念、特点、应用场景和编写方式。相信读完本文，你会对SSE有一个更深入的认识，对于减少计算时间和提高程序效率也更有信心了。
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