當使用Intrinsics函數來操作SIMD指令集（MMX/SSE/AVX等）時，會面對不同長度的SIMD數據類型，其中又分為多種緊縮格式。為此，我設計了一套SIMD變量命名規范，可以有效的提高代碼的可讀性。
一、SIMD數據類型簡介
SIMD數據類型有——
__m64：64位緊縮整數（MMX）。
__m128：128位緊縮單精度（SSE）。
__m128d：128位緊縮雙精度（SSE2）。
__m128i：128位緊縮整數（SSE2）。
__m256：256位緊縮單精度（AVX）。
__m256d：256位緊縮雙精度（AVX）。
__m256i：256位緊縮整數（AVX）。
注：緊縮整數包括了8位、16位、32位、64位的帶符號和無符號整數。
這些數據類型與寄存器的對應關系為——
64位MM寄存器（MM0~MM7）：__m64。
128位SSE寄存器（XMM0~XMM15）：__m128、__m128d、__m128i。
256位AVX寄存器（YMM0~YMM15）：__m256、__m256d、__m256i。
二、SIMD變量命名規范
參考匈牙利命名法（Hungarian notation），在變量名前面增加類型前綴。
類型前綴為3個小寫字母，首字母代表寄存器寬度，最后兩個字母代表緊縮數據類型。
寄存器寬度（首字母）——
m：64位MM寄存器。對應 __m64
x：128位SSE寄存器。對應 __m128、__m128d、__m128i。
y：256位AVX寄存器。對應 __m256、__m256d、__m256i。
緊縮數據類型（兩個字母）——
mb：8位數據。用於只知道長度、不知道具體緊縮格式時。（b：Byte）
mw：16位數據。（w：Word）
md：32位數據。（d：DoubleWord）
mq：64位數據。（q：QuadWord）
mo：128位數據。（o：OctaWord）
mh：256位數據。（h：HexWord）
ub：8位無符號整數。
uw：16位無符號整數。
ud：32位無符號整數。
uq：64位無符號整數。
ib：8位帶符號整數。
iw：16位帶符號整數。
id：32位帶符號整數。
iq：64位帶符號整數。
fh：16位浮點數，即半精度浮點數。（h：Half）
fs：32位浮點數，即單精度浮點數。（s：Single）
fd：64位浮點數，即雙精度浮點數。（d：double）
例如——
mub：64位緊縮字節（64位MMX寄存器，其中存放了8個8位無符號整數）。
xfs：128位緊縮單精度（128位SSE寄存器，其中存放了4個單精度浮點數）。
xid：128位緊縮帶符號字（128位SSE寄存器，其中存放了4個32位帶符號整數）。
yfd：256位緊縮雙精度（256位AVX寄存器，其中存放了4個雙精度浮點數）。
yfh：256位緊縮半精度（256位AVX寄存器，其中存放了16個半精度浮點數）。
三、示例代碼
例如SSE累加求和程序——
int sum3_Intrinsics(int *a, int size) { if (NULL==a) return 0; if (size<0) return 0; int s = 0; // 返回值 __m128i xidSum = _mm_setzero_si128(); // 累積。[SSE2] 賦初值0 __m128i xidLoad; // 加載 int cntBlock = size / 4; // 塊數。SSE寄存器能一次處理4個DWORD int cntRem = size & 3; // 剩余數量 __m128i* p = (__m128i*)a; for(int i = 0; i < cntBlock; ++i) { xidLoad = _mm_load_si128(p); // [SSE2] 加載 xidSum = _mm_add_epi32(xidSum, xidLoad); // [SSE2] 帶符號32位緊縮加法 ++p; } // 處理剩下的 int* q = (int*)p; for(int i = 0; i < cntRem; ++i) s += q[i]; // 將累加值合並 xidSum = _mm_hadd_epi32(xidSum, xidSum); // [SSSE3] 帶符號32位水平加法 xidSum = _mm_hadd_epi32(xidSum, xidSum); s += _mm_cvtsi128_si32(xidSum); // [SSE2] 返回低32位 return s; }
代碼出自——
http://topic.csdn.net/u/20120102/01/fc8d7aa4-bffc-4d9a-a34a-5056c6d27b54.html
#9樓