什麼是向量化編譯技術

『壹』 怎麼樣使用Intel向量化編譯器優化性能

在整形的循環中,MMX和SSE技術都為多數使用8/16/32bits長度數據的演算法和邏輯操作提供了相應的SIMD指令
如果一個使用整數的演算法把結果保存在一個有足夠精度的變數中,那麼這個演算法就可能被向量化,舉例說,一個運算的結果是32位整數,但卻被保存在一個16位的整數中,那麼這么操作就不能被向量化,不是所有整形操作都能夠被向量化的.

『貳』 怎樣讓MATLAB運行得更快

量x，y的歐氏距離計算如下：

不用for循環，而採用下面的代碼
d = sqrt(sum(abs(x-y).^2));
矩陣X(m行n列)表示m個n維空間的數據點, X中每一個數據點與n維列向量y的歐氏距離:
d = sqrt(sum(abs(X - repmat(y, [m 1])).^2, 2));
d = sqrt(sum(abs(X - y(ones(m,1),:)).^2, 2));

其他的方法，如通過.* ./ 實現矩陣元素逐個計算。
向量化其實是一種空間換時間的方法，用得好其效率可能比C/C++還高。
現在MATLAB的解析速度很高，特別是它的JIT即時編譯技術，對超大矩陣和
要求比較高的迭代運算防止濫用。用for循環時，循環次數多的放在內循環。

『叄』 多媒體指令集的指令集

CPU的擴展指令集 對於CPU來說，在基本功能方面，它們的差別並不太大，基本的指令集也都差不多，但是許多廠家為了提升某一方面性能，又開發了擴展指令集，擴展指令集定義了新的數據和指令，能夠大大提高某方面數據處理能力，但必需要有軟體支持。
經過多年的發展，多媒體指令集已經成為CPU密不可分的一部分。每次有新的CPU出來，我們也習慣了用CPU-Z檢測一下它有沒有添加什麼新的指令集。從我們的應用環境來看，3D影像越來越復雜，視頻編碼的壓縮率越來越高，都對CPU提出了更高的要求，可以想像，SSE這劑「興奮劑」，CPU只有一直服用下去了。
CPU中的指令集，雖然不起眼，但是在CPU的運算中有重要加速作用，尤其是編碼方面，若使用的軟體對CPU的指令集有優化，那麼CPU的運算效能較無指令集優化運行速度有很大提升。SSE指令集作為Intel的頂樑柱，重要些不言而喻。每次的SSE指令集升級，都牽動著英特爾不少心血，除了自身研發指令集外，如何能讓眾多軟體支持新指令集是更為關鍵的問題。
CPU依靠指令來計算和控制系統，每款CPU在設計時就規定了一系列與其硬體電路相配合的指令系統。指令的強弱也是CPU的重要指標，指令集是提高微處理器效率的最有效工具之一。從現階段的主流體系結構講，指令集可分為復雜指令集和精簡指令集兩部分，分別增強了CPU的多媒體、圖形圖象和Internet等的處理能力，我們通常會把CPU的擴展指令集稱為CPU的指令集 。 經過研究發現，在計算機中，80%程序只用到了20%的指令集，基於這一發現，RISC精簡指令集被提了出來，這是計算機系統架構的一次深刻革命。RISC體系結構的基本思路是：抓住CISC指令系統指令種類太多、指令格式不規范、定址方式太多的缺點，通過減少指令種類、規范指令格式和簡化定址方式，方便處理器內部的並行處理，提高VLSI器件的使用效率，從而大幅度地提高處理器的性能。
RISC指令集有許多特徵，其中最重要的有：
指令種類少，指令格式規范：RISC指令集通常只使用一種或少數幾種格式。指令長度單一（一般4個位元組），並且在字邊界上對齊，欄位位置、特別是操作碼的位置是固定的。 大量利用寄存器間操作:簡化處理器結構： 加強了處理器並行能力，常用的處理器內部並行操作技術基本上是基於RISC體系結構發展和走向成熟的。
正由於RISC體系所具有的優勢，它在高端系統得到了廣泛的應用，而CISC體系則在桌面系統中占據統治地位。而在如今，在桌面領域，RISC也不斷滲透，預計未來，RISC將要一統江湖 。 MMX（Multi Media eXtension，多媒體擴展指令集）指令集是Intel公司於1996年推出的一項多媒體指令增強技術。MMX指令集中包括有57條多媒體指令，通過這些指令可以一次處理多個數據，在處理結果超過實際處理能力的時候也能進行正常處理，這樣在軟體的配合下，就可以得到更高的性能。MMX的益處在於，當時存在的操作系統不必為此而做出任何修改便可以輕松地執行MMX程序。但是，問題也比較明顯，那就是MMX指令集與x87浮點運算指令不能夠同時執行，必須做密集式的交錯切換才可以正常執行，這種情況就勢必造成整個系統運行質量的下降。
Intel承諾，通過其第二代的無線多媒體指令集MMX2，手機和PDA將獲得更清晰的顯示效果，更流暢的視頻播放和更高的電池使用效率。開發者和用戶，將從Xscale系列晶元的後繼者中，看到這些效果。
由於手機市場的快速增長，因此Intel意圖從中分一杯羹的想法並不讓人奇怪。在最近的IDF論壇上，Intel發布了Hermon平台。該平台將其Bulverde晶元劃分到四個不同的平台上--低端消費者平台，中端消費者平台，高端消費者平台和高端數字商業平台。(相關文章請參看《IDF：英特爾展示2006年後的NB移動技術》、《IDF: Intel重新構思娛樂PC發展新藍圖》)
無線MMX2是Intel為手機和PDA處理器准備的其中一項改進。據Intel的發言人Mark Miller表示，Bulverde不會支持這項擴展。MMX2是為Bulverde的後承者所准備的，這一點是Miller不願評論的。然而很明顯，Intel很快就會發布Bulverde的升級版，因為這款晶元是基於PXA255這款幾乎有四年歷史的核心。 SSE（Streaming SIMD Extensions，單指令多數據流擴展）指令集是Intel在Pentium III處理器中率先推出的。其實，早在PIII正式推出之前，Intel公司就曾經通過各種渠道公布過所謂的KNI（Katmai New Instruction）指令集，這個指令集也就是SSE指令集的前身，並一度被很多傳媒稱之為MMX指令集的下一個版本，即MMX2指令集。究其背景，原來KNI指令集是Intel公司最早為其下一代晶元命名的指令集名稱，而所謂的MMX2則完全是硬體評論家們和媒體憑感覺和印象對KNI的 評價，Intel公司從未正式發布過關於MMX2的消息。
而最終推出的SSE指令集也就是所謂勝出的互聯網SSE指令集。SSE指令集包括了70條指令，其中包含提高3D圖形運算效率的50條SIMD（單指令多數據技術）浮點運算指令、12條MMX 整數運算增強指令、8條優化內存中連續數據塊傳輸指令。S SE指令與3DNow! 由AMD公司提出的3DNow!指令集應該說出現在SSE指令集之前，並被AMD廣泛應用於其K6-2 、K6-3以及Athlon（K7）處理器上。3DNow!指令集技術其實就是21條機器碼的擴展指令集。
與Intel公司的MMX技術側重於整數運算有所不同，3DNow!指令集主要針對三維建模、坐標變換 和效果渲染等三維應用場合，在軟體的配合下，可以大幅度提高3D處理性能。後來在Athlon上開發了Enhanced 3DNow!。這些AMD標準的SIMD指令和Intel的SSE具有相同效能。因為受到Intel在商業上以及Pentium III成功的影響，軟體在支持SSE上比起3DNow!更為普遍。Enhanced 3DNow!AMD公司繼續增加至52個指令，包含了一些SSE碼，因而在針對SSE做最佳化的軟體中能獲得更好的效能。
最新的Intel CPU可以支持SSE、SSE2、SSE3指令集。早期的AMD CPU僅支持3DNow!指令集，隨著Intel的逐步授權，從Venice核心的Athlon 64開始，AMD的CPU不僅進一步發展了3DNow!指令集，並且可以支持Inel的SSE、SSE2、SSE3指令集。不過業界接受比較廣泛的還是Intel的SSE系列指令集，AMD的3DNow!指令集應用比較少。
SSE4全名為Streaming SIMD Extension 4，被視為繼2001年以來最重要的媒體指令集架構的改進，除擴展Intel 64指令集架構外，還加入有關圖形、視頻編碼及處理、三維成像及游戲應用等指令，令涉及音頻、圖像和數據壓縮演算法的應用程序大幅受益。
SSE4將分為4.1版本及4.2版本，4.1版本將會首次出現於Penryn處理器中，共新增47條指令，主要針對向量繪圖運算、3D游戲加速、視像編碼加速及協同處理加速動作.
據Intel指出，在應用SSE4指令集後，Penryn增加了2個不同的32Bit向量整數乘法運算支持，引入了8 位無符號 (Unsigned)最小值及最大值運算，以及16Bit 及32Bit 有符號 (Signed) 及無符號運算，並有效地改善編譯器效率及提高向量化整數及單精度代碼的運算能力。同時，SSE4 改良插入、提取、尋找、離散、跨步負載及存儲等動作，令向量運算進一步專門化。
此外，SSE4加入串流式負載指令，可提高以圖形幀緩沖區的讀取數據頻寬，理論上可獲取完整的快取緩存行，即每次讀取64Bit而非8Bit，並可保持在臨時緩沖區內，讓指令最多可帶來8倍的讀取頻寬效能提升，對於視訊處理、成像以及圖形處理器與中央處理器之間的共享數據應用，有著明顯的效能提升 。 45納米加入了SSE4.1指令集，令處理器的多媒體處理能力得到最大70%的提升。SSE4加入了6條浮點型點積運算指令，支持單精度、雙精度浮點運算及浮點產生操作，且IEEE 754指令 (Nearest, -Inf, +Inf, and Truncate) 可立即轉換其路徑模式，大大減少延誤，這些改變將對游戲及 3D 內容製作應用有重要意義。
SSE4指令集讓45nmPenryn處理器增加了2個不同的32Bit向量整數乘法運算單元，並加入8位無符號(Unsigned)最小值及最大值運算，以及16Bit及32Bit有符號 (Signed) 運算。在面對支持SSE4指令集的軟體時，可以有效的改善編譯器效率及提高向量化整數及單精度代碼的運算能力。同時，SSE4改良插入、提取、尋找、離散、跨步負載及存儲等動作，令向量運算進一步專門 。 自從2007年IDF透露了45nmPenryn處理器發布計劃之後，Penryn的各種消息也不斷地傳出，這款基於45nm技術的處理器除了工藝上的進步之外，還有著架構的變動、指令集的更新，這符合著Intel一段時間（每2年）內就要對處理器進行一次較大的改進的習慣。
Penryn處理器搭載了最新的SSE4指令集，SSE4（Streaming SIMD Extensions 4）是英特爾自從SSE2之後對ISA擴展指令集最大的一次的升級擴展，它將會隨著Penryn處理器陸續應用於台式機平台、移動平台和伺服器中。據所知，SSE4包括大約50條新指令，Penryn通過這些新指令集，增強了從媒體應用到高性能計算應用領域的性能，同時還利用一些專用電路實現對於特定應用加速。
其實IA32架構上不斷增加的指令集都是面向多媒體應加速而來，因為在多媒體環境下需要處理大量重復的數據，因此自MMX開始，CPU廠商就開始新增SIMD(Single Instruction Multiple Data)多媒體指令集，可以在單一指令內完成多個批次性的數據處理，從而大大提升多媒體數據處理能力。 自從Intel在P55C Pentium加入MMX(MultiMedia Extensions)指令以來，x86指令集就不斷得到擴充，3D Now!之類的擴展集時有出現。這些指令集主要都是通過SIMD的方式來提升多媒體數據處理能力。
指令數量達到57條的MMX擴展集屬於側重整數運算的擴展指令集，除了整數運算，浮點運算也是非常重要的，Intel在1999年首次在Pentium III處理器中引入了SSE(Streaming SIMD Extensions)擴展指令集來增強x86架構的浮點運算能力，SSE初代包括了70條新指令。
在SSE之後Intel很快在2000年的Willamette Pentium 4中推出了SSE2指令集，這個指令集的指令數目達到了非常之多的144條，用於提升雙精度向量運算能力和128位向量整數運算能力，可見SSE指令集也並不是僅僅包括浮點運算的，SSE可以做看作是IA32架構按照形勢需要而作的不斷擴充。
在2000年推出SSE2之後，Intel很久沒有進行這方面的大擴充了，在2004年增加的SSE3隻包括了13條新指令（首先在Prescott Pentium 4中出現），2006年增加的SSSE3(Supplemental Streaming SIMD Extensions 3)只包括32條新指令（首先在Core 2 Duo上出現），前者主要提升復數運算性能，後者主要改進了解碼性能，或許是由於提前發布的緣故（原來計劃包括在SSE4中），SSSE3並沒有採用SSE4這樣的命名。
從指令數目上看，SSE4的47條也是2000年來最多的變化，同時，SSE4中增加了的指令改進了整數和浮點操作，支持DWORD和QWORD操作，新的單精度FP操作、快速寄存器操作、面向性能優化的內存操作等等，包括了圖形、圖像、數據裝載各方面的革新，因此稱其為SSE2以來最大的指令集變動也是不為過的。利用支持SSE4指令集的編譯器編譯之後，包括圖形/圖像處理、視頻處理、2D/3D創作、多媒體、游戲、內存敏感負載、高性能計算等應用都會受益。
SSE4指令集的具體指令如下圖所示，按照資料顯示，SSE4指令集還將分為兩個版本：4.1和4.2，SSE4.1版本將隨著45nmPenryn發布，而SSE4.2版本將會隨著Penryn的下一代Nehalem發布，4.1將包括47條指令，4.2將包括7條指令，因此下圖的指令數目實際上並不是47，未來的SSE4.2指令數目也可能會有變動。
對於Nehalem的SSE4.2，Intel的Gelsinger介紹說，這7條指令集的用途各有不同，比如有面向CRC-32和POP Counts等特定應用的，有特別針對XML等的流式指令。Gelsinger稱，新指令集可以將256條指令合並在一起執行，從而讓XML類工作的性能提高3倍。
SSE4——Penryn搭載的SSE4.1指令集主要分為三個部分，分別是SSE4視頻編碼加速部分、SSE4圖形加速部分和SSE4流載入部分，其中SSE4視頻編碼加速部分包括了14條指令，用於加速4x4絕對差和、子像素過濾一擊數據查找方面的性能。
在進行視頻編碼時，需要進行大量的Motion Estimation（動態預測），動態預測是視頻編碼過程中極其重要的一個環節，它的演算法效率對整個編碼效率有很大的影響，而這個動態預測需要進行大量的SAD（Sums of Absolute Difference，差分絕對值和）的運算，該運算是大部分視頻編碼演算法中運動估計一步常採用的方法。SAD演算法將會在相鄰兩個連續視頻幀中找出一個大塊的運動情況，以紀錄其運動數據代替紀錄像素數據而節約存儲容量、壓縮視頻。為此，SAD需要計算兩個大塊中每一組對應的像素值之間絕對差值的累加和。這本身就是一個非常復雜的大數據量運算動作，即使依靠SIMD指令的一條指令就處理大量數據的優勢，要組合成SAD操作代碼也需要大量的指令。
SSE4指令集內特別加入了SAD加速運算指令，只需要一條指令就可以快速高效地完成這些工作。例如，在SSE4之前，一個SAD工作代碼如下：
非常的冗長繁瑣，而在有了SSE4之後，這些指令就可以簡化為一條指令：
MPSADBW xmm0,xmm1,0
簡化量是非常巨大的。而在復雜的動態預測程序中，要執行復雜的SAD代碼，這時SSE4還可以額外提供更高的方便性：
SSSE3可以看作是SSE4的一個提前「泄露」的子集，同樣的工作，右邊的SSE4代碼無疑要比SSSE3更為簡捷。
SSE4當中還加入了快速查找的指令，雖然並不僅僅是視頻編碼才能具有作用，然而對於整位像素和子像素運動估計方面具有特別好的效果。
例如，在Intel的SSE4展示當中，使用搭載SSE4指令集的2.66G Wolfdale Core 2系統對比2.33G Core 2 Duo E6550進行Pegasys TMPGEnc 4.0 XPress HDTV編碼，最後得到了55%的性能提升，其中加速的SAD處理和快速查找在各自的領域的性能提升達到了2~3倍，SSE4指令集的作用可見一斑：其中，CPU的頻率提升只有14%，總應用程序提升卻達到了55%，這就是SSE4視頻編碼加速指令的作用了。SSE4圖形加速部分包括了32條指令，包括了圖形構造上的大量基本操作指令：點積、雙位元組乘積、非單位步長存取等，並對現有指令的交叉支持改進了編譯器的向量化，這部分指令相當於重新提供了一個向量化的圖形操作基礎，可以極大地提升處理器在圖形處理方面的能力。
32條指令具體劃分6個部分：
12條32位向量整數操作，用於提供快速的向量整數運算
7條非單位步長存取操作，提供快速的向量載入/保存
2條點積操作，在構造陣列（Array-Of-Structures）運算中可以提供非常快的點積運算能力
6條變數及立即混合，用於提升傳統SIMD代碼的性能
1條早期參量輸出，可以快速測試128-bit寬度數據
4條浮點取整，用於如Floor()、Ceil()，NINT()，nearbyint()這些經常用到的高級語言代碼，提高他們的性能
作為例子，32位向量整數操作指令是當前編程語言原語的向量版本，包括了雙位元組乘、填充雙位元組最小值/最大值、DWORD到Word組轉換、QWORD比較等指令，右下顯示了DWORD到Word組轉換使用SSE2和SSE4指令分別編寫的情形：SSE4隻需要1條，而SSE2需要11條。
SSE4流載入部分雖然只有一條指令，不過其確實具有相當重要的地位。在已有的平台當中，CPU使用Write Combining技術可以實現很高帶寬的寫入操作，可以通過MMIO的方式將圖形數據很快地寫入到Write Combining緩存並迅速寫入內存當中，然而讀取卻是非常的緩慢，因為Write Combining緩存的讀取是緩慢的（沒有Read Combining）……讀取帶寬被限制為800MB/s。
Streaming Load技術就是為了解決這個問題，它提供了一個16位對齊的載入指令，可以快速地對Write Combining內存進行操作，可以以高達8GB/s的速率載入數據至CPU（SSE4架構新增加了一個內部臨時緩存來存放這些數據），從而大大提升了GPU-CPU之間的數據帶寬，隨著發展，GPU越來越強大、數據流量越來越大的情形下，這是非常必要的。
雖然這個Streaming Load是以視頻加速為例子，實際上它的工作方式對其他外設也是有用的，這是一個通用性的提高WC內存讀取速度的技術。 45nm技術內部結構的更新無疑會帶來更快的性能，然而SSE4指令的引入帶來的提升更加巨大。全新 DivX Alaph內部測試版本已完全支持SSE4指令集， 1顆3.33GHz的Yorkfield的運算效能，相比上代Intel Core 2 Duo QX6800快約105% ，其中約7成的增益來自SSE4指令集，這可以看出新指令集的效率的確不凡。其它不同的編碼測試也得到了相似的結果。
並且，作為45nm處理器基礎架構的一部分，所有Penryn核心處理器都會具有這個指令集，這意味著即使是使用其中最低端的、廉價的「Celeron」版本，也能享受到新指令集帶來的益處，並且也不用付出特別的代價，這也是新技術帶給用戶的實際益處。
人們可以看到，即使是在未完全優化的工程樣板CPU和配合的測試版本軟體當中，新指令集的效能也令人滿意，畢竟SSE4指令集就是設計用來提升視頻、圖像運算性能的，剩下的問題就是如何發揮SSE4的力量的問題了。按照慣例，Intel會在CPU推出的時候在自家的Intel C/C++和Fortran編譯器上提供支持，也會提供相關的文檔、SDK工具，憑著Intel的號召力以及SSE4本身性能上的提升帶來的吸引力，而且由於高清晰視頻的流行，這些對性能不斷提升的需求，更會形成一種拉力，SSE4的前景良好。
Intel首次在45nmPenryn處理器中新增了英特爾SSE4指令集，這是自最初SSE指令集架構ISA推出以來添加的最大指令集，其中包含了47條多媒體處理指令，進一步擴展了英特爾64指令集架構。之前45nmPenryn處理器的指令集版本為SSE4.1，此次Nehalem處理器在SSE4.1指令集的基礎上又加入
了幾條新的指令，稱之為SSE4.2。
SSE4.2指令集新增的部分主要包括STTNI(STring & Text New Instructions)和ATA(Application Targeted Accelerators)兩個部分。以往每一次的SSE指令集更新都主要體現在多媒體指令集方面，不過此次的SSE4.2指令集卻是加速對XML文本的字元串操作、存儲校驗等。
更具體地說，SSE4.2 加入七個新指令：CRC32、PCMPESTRI、PCMPESTRM、PCMPISTRI、PCMPISTRM、PCMPGTQ 與 POPCNT。
英特爾表示，採用SSE 4.2指令集後，XML的解析速度最高將是原來的3.8倍，而指令周期節省將達到2.7倍。此外，在ATA領域，SSE 4.2指令集對於大規模數據集中處理和提高通信效率都將發揮應有的作用，這些對於企業IT應用顯然是有幫助的。當然，SSE 4.2指令集只有在軟體對其支持後才會生產效果，但距離Nehalem-EP上市還有3個月的時間，相信相關的優化與升級屆時就會出現。

『肆』 xcode是什麼

Xcode 2.0 將 Mac OS X 的輕松使用，UNIX 能量以及高性能的開發技術集合在一起。 不管你用 C、C++、 Objective-C 或 Java 編寫程序，在 AppleScript 里編寫腳本，還是試圖從另一個奇妙的工具中轉移編碼，你會發現 Xcode 編譯速度極快。每次操作都很快速和輕松。 自由撤消Xcode 2.0 的虛擬模型和設計功能讓你可以更輕松的開發和維護應用程序。只需選擇應用程序中想要編寫的部分，然後模型和設計系統將自動創建分類圖表，不僅可以顯示編碼，還可以讓你進行瀏覽。Mac OS X Core Data API 幫你的應用程序創建數據結構。更棒的是，它還自動提供撤消、重做和保存功能，無需編寫任何編碼。 最新的答案Xcode 整合的 Apple Reference Library 為所有的蘋果電腦公司開發者文件提供一個單獨的搜索和顯示界面，這些文件包括來自蘋果電腦公司網站的在線文件，以及存放在你電腦上的文件。新的參考資料庫甚至可以幫你將定期更新資料下載到你的電腦，保持文件的最新狀態。Xcode 將幫你快速找到最新的答案。 先進的編譯器 Xcode 2.0 的核心部分是蘋果電腦公司下一代業界標準的 gcc 編譯器 gcc 4.0。新的編譯器利用許多先進的最優化技術幫你從現存編碼中獲得更多性能。從超級計算世界借鑒來的自動向量化（Auto-vectorization）技術可以幫助你釋放每台 PowerPC G4 和 G5 系統中速度引擎的能量，而不需要編寫向量化編碼。其他的最優化工具則支持反饋定向的最優化，以及隱藏模塊分析。 無損耗的海量內存 藉助 Mac OS X Tiger 中的新64位支持，Xcode 將賦予你創建諸如計算和渲染引擎應用程序的能力，這些應用程序使用64位內存定址。這非常適合數據集中的應用程序，其通過訪問內存中的數據運行速度更快，遠勝於磁碟訪問。Xcode 將為你提供工具來建立並調試適合 PowerPC G5 和 Mac OS X Tiger 的64位應用程序，還可以讓你創建包含32位和64位執行能力的 Fat Binaries。 分布式構建眾所周知，在構建中引進多重處理器可以提高速度，Xcode 能幫你實現這個明顯的結論。利用支持 Rendezvous 的分布式構建功能，可以輕易地把編譯工作量分散到閑置的電腦上來寄放構建，或者更好是在單獨的電腦上開發一個專門的 Xserve 構建寄放區，快速處理那些耗時的任務。 JavaXcode 2.0 擁有眾多功能 ，為 Java 開發人員賦予了更多的開發能力。利用改進的 Code Sense 索引及 Ant 項目模板，Java 用戶可以繼續使用他們的標准 Java 包，並構建具有 Xcode 關鍵生產功能的工具。Java 代碼填充為你提供類別名、方法、變數及其他關鍵信息。在 Xcode 中創建 Java 應用程序比以往更容易。 CodeWarrior 輸入 因為 Xcode 支持 CodeWarrior 風格相關項目參考，所以可以保證把 CodeWarrior 項目文件快速方便地轉移到 Xcode。因為 Xcode 兼容 CodeWarrior 風格在線編碼匯編，所以從 CodeWarrior 到 Xcode 轉變的消耗得到降低, 也使得開發人員手動調整應用程序的臨界性能部分。 蘋果電腦公司的 Mac OS X 綜合開發環境 Xcode 為各種類型的 Mac OS X軟體項目提供項目編輯、搜索和瀏覽，文件編輯，項目構建和調試設備等功能。 Xcode 可用來輔助開發應用程序、工具、架構、資料庫、嵌入包、核心擴展和設備驅動程序。Xcode 支持開發人員使用 C、 C++、Objective C、 AppleScript 和 Java。

『伍』 Intel的編譯器有哪些

1、Intel 編譯支持 IA-32、Intel 64、Itanium 2、Intel Atom 處理器和某些非 Intel 的兼容處理器（例如某些 AMD 處理器）。開發人員應當檢查系統需求。適用於 IA-32 和 Intel 64 的 Intel C++ 編譯器的主要特點是自動向量化器，它能夠生成 SSE、SSE2 和 SSE3 的 SIMD 指令及其適用於 Intel 無線 MMX 和 MMX 2 的嵌入式變種。
2、Intel C++ Compiler 進一步支持 OpenMP 3.0 和適用於對稱多處理的自動並行化。藉助於 Cluster OpenMP 的附加能力，編譯器還可為分布存儲多處理根據 OpenMP 指示自動生成消息傳遞介面調用。
3、Intel C++ Compiler 可通過四種方式獲得，它分別是 Intel Parallel Studio、Intel C++ Compiler 專業版、Intel 編譯器套裝和 Intel Cluster Toolkit 編譯器版的一部分。該編譯器的最新發布是 Intel C++ Compiler 14.0 版本.

『陸』 C 更快，什麼情況下使用 Matlab 更快

1.跨語言的比較是很困難的。
兩個版本的實現不見得完全一樣。Matlab要達到性能最優，就要注意向量化操作。C版本可能由編譯器實現了向量化。
2. 不同平台下，Matlab的優化和C編譯器的優化效果不同。這個太復雜了，等高手來展開。
3. 我的經驗，如果演算法是高計算量，低邏輯判斷的，那麼Matlab會更好些。尤其是涉及到level-3的BLAS運算，Matlab在底層是調用精心優化過的C庫的。這時候，其實不是Matlab和C比較，而是專家優化過的C和隨便實現的C在比較。但是如果演算法涉及到大量的判斷、分支和函數調用，還是用C實現吧，一般編譯器都可以優化到很好了。

『柒』 什麼是MATLAB語言 程序設計應用有什麼用途

MATLAB是一種計算機語言，用於演算法開發、數據分析等。

MATLAB是一種用於演算法開發、數據分析、可視化和數值計算的程序設計環境，成為「科學計算的語言」。Simulink是一種框圖環境，可用於對多域動態系統和嵌入式系統進行方針和基於模型設計。

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，並且MATLAB也吸收了像Maple等軟體的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟體。

(7)什麼是向量化編譯技術擴展閱讀

優點

1、最快的數學和計算平台，尤其是向量化運算/線性矩陣代數。

2、適合所有數學和交易領域的商業級軟體。

3、腳本簡短，但高度集成了所有包。

4、擁有圖和互動式圖表的最佳可視化。

5、具備良好測試和支持。

6、易於管理多線程支持和垃圾收集。

7、最好的調試器 。

『捌』 ios軟體開發需要什麼樣的工具和語言來進行編程

OS X系統環境下的xcode，語言為Objective-C或蘋果新推出的Swift語言。

Xcode 是蘋果公司開發的編程軟體，是開發人員建立OS X 和 iOS 應用程序的最快捷的方式。Xcode 4所使用的編譯器為LLVM編譯器，LLVM編譯器的前端是clang。Xcode 的核心部分是蘋果電腦公司下一代業界標準的 gcc編譯器gcc 4.0。新的編譯器利用許多先進的最優化技術幫你從現存編碼中獲得更多性能。從超級計算世界借鑒來的自動向量化（Auto-vectorization）技術可以幫助你釋放每台 Intel 系統中速度引擎的能量，而不需要編寫向量化編碼。
Objective-C語言，是擴充C的面向對象編程語言。其主要使用於Mac OS X和GNUstep這兩個使用OpenStep標準的系統，該語言是1980年代初布萊德·確斯(Brad Cox)在其公司Stepstone發明的。
Swift語言，蘋果於2014年WWDC發布的新開發語言，可與Objective-C共同運行於Mac OS和iOS平台，用於搭建基於蘋果平台的應用程序。該語言語法內容混合了OC,JS,Python，語法簡單，使用方便，並可與OC混合使用。並於2014年6月12日發布了《Swift中文版》第一版。

『玖』 並行處理的並行演算法的基本策略

在並行處理技術中所使用的演算法主要遵循三種策略：
1．分而治之法：也就是把多個任務分解到多個處理器或多個計算機中，然後再按照一定的拓撲結構來進行求解。
2．重新排序法：分別採用靜態或動態的指令詞度方式。
3．顯式/隱式並行性結合：顯式指的是並行語言通過編譯形成並行程序，隱式指的是串列語言通過編譯形成並行程序，顯式/隱式並行性結合的關鍵就在於並行編譯，而並行編譯涉及到語句、程序段、進程以及各級程序的並行性。
二、並行性描述定義
利用計算機語言進行並行性描述的時候主要有三種方案：
1．語言擴展方案：也就是利用各種語言的庫函數來進行並行性功能的擴展。
2．編譯制導法：也稱為智能編譯，它是隱式並行策略的體現，主要是由並行編譯系統進行程序表示、控制流的分析、相關分析、優化分析和並行化劃分，由相關分析得到方法庫管理方案，由優化分析得到知識庫管理方案，由並行化劃分得到程序重構，從而形成並行程序。
3．新的語言結構法：這是顯式並行策略的體現。也就是建立一種全新的並行語言的體系，而這種並行語言通過編譯就能直接形成並行程序。
三、並行軟體
並行軟體可分成並行系統軟體和並行應用軟體兩大類，並行系統軟體主要指並行編譯系統和並行操作系統，並行應用軟體主要指各種軟體工具和應用軟體包。在軟體中所牽涉到的程序的並行性主要是指程序的相關性和網路互連兩方面。
1．程序的相關性：程序的相關性主要分為數據相關、控制相關和資源相關三類。
數據相關說明的是語句之間的有序關系，主要有流相關、反相關、輸出相關、I/O相關和求知相關等，這種關系在程序運行前就可以通過分析程序確定下來。數據相關是一種偏序關系，程序中並不是每一對語句的成員都是相關聯的。可以通過分析程序的數據相關，把程序中一些不存在相關性的指令並行地執行，以提高程序運行的速度。
控制相關指的是語句執行次序在運行前不能確定的情況。它一般是由轉移指令引起的，只有在程序執行到一定的語句時才能判斷出語句的相關性。控制相關常使正在開發的並行性中止，為了開發更多的並行性，必須用編譯技術克服控制相關。
而資源相關則與系統進行的工作無關，而與並行事件利用整數部件、浮點部件、寄存器和存儲區等共享資源時發生的沖突有關。軟體的並行性主要是由程序的控制相關和數據相關性決定的。在並行性開發時往往把程序劃分成許多的程序段——顆粒。顆粒的規模也稱為粒度，它是衡量軟體進程所含計算量的尺度，一般用細、中、粗來描述。劃分的粒度越細，各子系統間的通信時延也越低，並行性就越高，但系統開銷也越大。因此，我們在進行程序組合優化的時候應該選擇適當的粒度，並且把通訊時延盡可能放在程序段中進行，還可以通過軟硬體適配和編譯優化的手段來提高程序的並行度。
2．網路互連：將計算機子系統互連在一起或構造多處理機或多計算機時可使用靜態或動態拓撲結構的網路。靜態網路由點一點直接相連而成，這種連接方式在程序執行過程中不會改變，常用來實現集中式系統的子系統之間或分布式系統的多個計算結點之間的固定連接。動態網路是用開關通道實現的，它可動態地改變結構，使之與用戶程序中的通信要求匹配。動態網路包括匯流排、交叉開關和多級網路，常用於共享存儲型多處理機中。在網路上的消息傳遞主要通過尋徑來實現。常見的尋徑方式有存儲轉發尋徑和蟲蝕尋徑等。在存儲轉發網路中以長度固定的包作為信息流的基本單位，每個結點有一個包緩沖區，包從源結點經過一系列中間結點到達目的結點。存儲轉發網路的時延與源和目的之間的距離(段數)成正比。而在新型的計算機系統中採用蟲蝕尋徑，把包進一步分成一些固定長度的片，與結點相連的硬體尋徑器中有片緩沖區。消息從源傳送到目的結點要經過一系列尋徑器。同一個包中所有的片以流水方式順序傳送，不同的包可交替地傳送，但不同包的片不能交叉，以免被送到錯誤的目的地。蟲蝕尋徑的時延幾乎與源和目的之間的距離無關。在尋徑中產生的死鎖問題可以由虛擬通道來解決。虛擬通道是兩個結點間的邏輯鏈，它由源結點的片緩沖區、結點間的物理通道以及接收結點的片緩沖區組成。物理通道由所有的虛擬通道分時地共享。虛擬通道雖然可以避免死鎖，但可能會使每個請求可用的有效通道頻寬降低。因此，在確定虛擬通道數目時，需要對網路吞吐量和通信時延折衷考慮。
四、硬體技術在硬體技術方面主要從處理機、存儲器和流水線三個方面來實現並行。
1．處理機：主要的處理機系列包括CISC、RISC、超標量、VL1W、超流水線、向量以及符號處理機。
傳統的處理機屬於復雜指令系統計算(CISC)結構。指令系統大，指令格式可變，通用寄存器個數較少，基本上使用合一的指令與數據高速緩存，時鍾頻率較低，CPI較高，大多數利用ROM 實現微碼控制CPU，而當今的精簡指令系統計算(RISC)處理機指令格式簡單規范，面向寄存器堆，採用重疊寄存器窗口技術，具有多級Cache，多種流水線結構，強調編譯優化技術，時鍾頻率快，CPI低，大多數用硬連線控制CPU。
CISC或RISC標量處理機都可以採用超標量或向量結構來改善性能。標量處理機在每個周期內只發射一條指令並要求周期只完成從流水線來的一條指令。而在超標量處理機中，使用了多指令流水線，每個周期要發射多條指令並產生多個結果。由於希望程序中有許多的指令級並行性，因此超標量處理機更要依靠優化編譯器去開發並行性。
VL1W 結構是將水平微碼和超標量處理這兩種普遍採用的概念結合起來產生的。典型的超長指令字VL1W 機器指令字長度有數百位。在VLlW 處理機中，多個功能部件是並發工作的，所有的功能部件共享使用公用大型寄存器堆，由功能部件同時執行的各種操作是用VL1W 指令來同步的，每條指令可指定多個操作。VL1W 指令解碼比超標量指令容易，但在開發不同數量的並行性時總是需要不同的指令系統。VL1W 主要是開發標量操作之間的並行性，它的成功與否很大程度取決於代碼壓縮的效率，其結構和任何傳統的通用處理機完全不兼容。即使同一結構的不同實現也不大可能做到彼此二進制兼容。VL1W 的主要優點在於它的硬體結構和指令系統簡單，在科學應用領域可以發揮良好作用，但在一般應用場合可能並不很好用。
向量處理機對數組執行向量指令，每條指令都包含一串重復的操作。它是專門設計用來完成向量運算的協處理機，通常用於多流水線超級計算機中。向量處理機可以利用循環級展開所得的並行性，它可以附屬於任何標量處理機。專用的向量流水線可以在循環控制中消除某些軟體開銷，它的效果與優化編譯器將順序代碼向量化的性能很有關系。從理論上說，向量機可以具有和超標量處理機同樣的性能，因此可以說向量機的並行性與超標量機相同。
符號處理機是為AI應用而研製的，已用於定理證明、模式識別、專家系統、知識工程、文本檢索、科學以及機器智能等許多應用領域。在這些應用中，數據和知識表達式、原語操作、演算法特性、存儲器、I/0和通信以及專用的結構特性與數值計算是不一樣的，符號處理機也稱為邏輯程序設計語言處理機、表處理語言處理機或符號變換器。符號處理並不和數值數據打交道，它處理的是邏輯程序、符號表、對象、劇本、黑板、產生式系統、語義網路、框架以及人工神經網路等問題。這些操作需要專門的指令系統，通常不使用浮點操作。
2．存儲器：存儲設備按容量和存取時間從低到高可分為寄存器、高速緩存、主存儲器、磁碟設備和磁帶機五個層次。較低層存儲設備與較高層的相比，存取速度較快、容量較小，每位元組成本較高、帶寬較寬、傳輸單位較小。
存放在存儲器層次結構中的信息滿足三個重要特性：包含性、一致性和局部性。所謂包含性，指的是一個信息字的復製品可以在比它高的所有層中找到，而如果在高層中丟失了一個信息，則在比它低的所有層中此信息也將丟失。CPU 和高速緩存之間的信息傳送是按字進行的，高速緩存和主存儲器間用塊作為數據傳送的基本單位，主存和磁碟之間又是以頁面為基本單位來傳送信息的，而在磁碟和磁帶機之間的數據傳送則是按文件級處理的。所謂一致性要求的是同一個信息項與後繼存儲器層次上的副本是一致的。也就是說，如果在高速緩存中的一個字被修改過，那麼在所有更高層上該字的副本也必須立即或最後加以修改。為了盡量減少存儲器層次結構的有效存取時間，通常把頻繁使用的信息放在較低層次。維護存儲器層次結構一致性一般有兩種策略，一種是寫直達策略，也就是如果，則立即在所有高層存儲器中進行同樣的修改；另一種是寫回策略，也就是在較低層中對信息進行修改後並不立即在高層存儲器中進行相應的修改，而是等到該信息將被替換或將從低層中消失時才在所有高層存儲器中進行同樣的修改。甚至可以將寫直達和寫回策略的優點結合起來，形成寫一次協議來維護存儲器的一致性。
存儲器的層次結構是在一種程序行為——訪問的局部性基礎上開發出來的。主要有時間局部性、空間局部性和順序局部性。時間局部性指的是最近的訪問項很可能在不久的將來再次被訪問。它往往會引起對最近使用區域的集中訪問。空間局部性表示一種趨勢，指的是一個進程訪問的各項其地址彼此很近。順序局部性指的是在典型程序中，除非是轉移指令，一般指令都是順序執行的。
在多處理機系統中一般使用共享存儲器。對共享存儲器的組織一般採用低位交叉、高位交叉、高低位交叉三種方法。低位交叉又稱並發存取，它是把相鄰的地址放在相鄰的存儲器模塊中，在訪問時不容易產生沖突，並行性較好，但可靠性容錯能力和擴展性均較差。高位交叉又稱允許同時存取，它是把相鄰地址分配到同一個存儲器模塊中，可靠性、容錯能力和擴展性均較強，但訪問時易產生沖突，帶寬較窄，並行性較差。高低位交叉存取又稱C—s存取，它是結合了高位交叉和低位交叉兩種方法的優點，既解決了沖突問題，又能有效地提高容錯能力和並行性，最適合於向量處理機結構。
3．流水線：流水線技術主要有指令流水線技術和運算流水線技術兩種。
指令流水線技術主要目的是要提高計算機的運行效率和吞吐率。它主要通過設置預取指令緩沖區、設置多功能部件、進行內部數據定向、採取適當的指令調度策略來實現。指令調度的策略主要有靜態和動態兩種，靜態詞度是基於軟體的，主要由編譯器完成，動態詞度是基於硬體的，主要是通過硬體技術進行。
運算流水線主要有單功能流水線和多功能流水線兩種。其中多功能流水線又可分為靜態流水線和動態流水線。靜態流水線技術只用來實現確定的功能，而動態流水線可以在不同時間重新組合，實現不同的功能，它除流線連接外，還允許前饋和反饋連接，因此也稱為非線性流水線。這些前饋和反饋連接使得進入流水線的相繼事件的詞度變得很不簡單。由於這些連接，流水線不一定從最後一段輸出。根據不同的數據流動模式，人們可以用同一條流水線求得不同功能的值。
並行計算機發展簡述
40 年代開始的現代計算機發展歷程可以分為兩個明顯的發展時代：串列計算時代、並行計算時代。每一個計算時代都從體系結構發展開始，接著是系統軟體（特別是編譯器與操作系統）、應用軟體，最後隨著問題求解環境的發展而達到頂峰。創建和使用並行計算機的主要原因是因為並行計算機是解決單處理器速度瓶頸的最好方法之一。
並行計算機是由一組處理單元組成的，這組處理單元通過相互之間的通信與協作，以更快的速度共同完成一項大規模的計算任務。因此，並行計算機的兩個最主要的組成部分是計算節點和節點間的通信與協作機制。並行計算機體系結構的發展也主要體現在計算節點性能的提高以及節點間通信技術的改進兩方面。
60 年代初期，由於晶體管以及磁芯存儲器的出現，處理單元變得越來越小，存儲器也更加小巧和廉價。這些技術發展的結果導致了並行計算機的出現，這一時期的並行計算機多是規模不大的共享存儲多處理器系統，即所謂大型主機（Mainframe）。IBM360 是這一時期的典型代表。
到了60 年代末期，同一個處理器開始設置多個功能相同的功能單元，流水線技術也出現了。與單純提高時鍾頻率相比，這些並行特性在處理器內部的應用大大提高了並行計算機系統的性能。伊利諾依大學和Burroughs 公司此時開始實施IlliacIV 計劃，研製一台64 個CPU 的SIMD 主機系統，它涉及到硬體技術、體系結構、I/O 設備、操作系統、程序設計語言直至應用程序在內的眾多研究課題。不過，當一台規模大大縮小了的16CPU 系統終於在1975 年面世時，整個計算機界已經發生了巨大變化。
首先是存儲系統概念的革新，提出虛擬存儲和緩存的思想。IBM360/85 系統與360/91是屬於同一系列的兩個機型，360/91 的主頻高於360/85，所選用的內存速度也較快，並且採用了動態調度的指令流水線；但是，360/85 的整體性能卻高於360/91，唯一的原因就是前者採用了緩存技術，而後者則沒有。
其次是半導體存儲器開始代替磁芯存儲器。最初，半導體存儲器只是在某些機器被用作緩存，而CDC7600 則率先全面採用這種體積更小、速度更快、可以直接定址的半導體存儲器，磁芯存儲器從此退出了歷史舞台。與此同時，集成電路也出現了，並迅速應用到了計算機中。元器件技術的這兩大革命性突破，使得IlliacIV 的設計者們在底層硬體以及並行體系結構方面提出的種種改進都大為遜色。
1976 年CRAY-1 問世以後，向量計算機從此牢牢地控制著整個高性能計算機市場15 年。CRAY-1 對所使用的邏輯電路進行了精心的設計，採用了我們如今稱為RISC 的精簡指令集，還引入了向量寄存器，以完成向量運算。這一系列全新技術手段的使用，使CRAY-1 的主頻達到了80MHz。
微處理器隨著機器的字長從4 位、8 位、16 位一直增加到32 位，其性能也隨之顯著提高。正是因為看到了微處理器的這種潛力，卡內基- 梅隆大學開始在當時流行的DECPDP11 小型計算機的基礎上研製成功一台由16 個PDP11/40 處理機通過交叉開關與16 個共享存儲器模塊相連接而成的共享存儲多處理器系統C.mmp。
從80 年代開始，微處理器技術一直在高速前進。稍後又出現了非常適合於SMP 方式的匯流排協議，而伯克利加州大學則對匯流排協議進行了擴展，提出了Cache 一致性問題的處理方案。從此，C.mmp 開創出的共享存儲多處理器之路越走越寬；現在，這種體系結構已經基本上統治了伺服器和桌面工作站市場。
同一時期，基於消息傳遞機制的並行計算機也開始不斷涌現。80 年代中期，加州理工成功地將64 個i8086/i8087 處理器通過超立方體互連結構連結起來。此後，便先後出現了Intel iPSC 系列、INMOS Transputer 系列，Intel Paragon 以及IBM SP 的前身Vulcan 等基於消息傳遞機制的並行計算機。
80 年代末到90 年代初，共享存儲器方式的大規模並行計算機又獲得了新的發展。IBM將大量早期RISC 微處理器通過蝶形互連網路連結起來。人們開始考慮如何才能在實現共享存儲器緩存一致的同時，使系統具有一定的可擴展性（Scalability）。90 年代初期，斯坦福大學提出了DASH 計劃，它通過維護一個保存有每一緩存塊位置信息的目錄結構來實現分布式共享存儲器的緩存一致性。後來，IEEE 在此基礎上提出了緩存一致性協議的標准。
90 年代以來，主要的幾種體系結構開始走向融合。屬於數據並行類型的CM-5 除大量採用商品化的微處理器以外，也允許用戶層的程序傳遞一些簡單的消息；CRAY T3D是一台NUMA 結構的共享存儲型並行計算機，但是它也提供了全局同步機制、消息隊列機制，並採取了一些減少消息傳遞延遲的技術。
隨著商品化微處理器、網路設備的發展，以及MPI/PVM 等並行編程標準的發布，機群架構的並行計算機出現。IBM SP2 系列機群系統就是其中的典型代表。在這些系統中，各個節點採用的都是標準的商品化計算機，它們之間通過高速網路連接起來。
今天，越來越多的並行計算機系統採用商品化的微處理器加上商品化的互連網路構造，這種分布存儲的並行計算機系統稱為機群。國內幾乎所有的高性能計算機廠商都生產這種具有極高性能價格比的高性能計算機，並行計算機就進入了一個新的時代，並行計算的應用達到了前所未有的廣度和深度。
並行計算機隨著微處理晶元的發展，已經進入了一個新時代。目前並行計算機的性能已經突破20PFLOPS，正在向百億億次發展。我國並行計算機的研製已經走在世界前列。2003年由聯想公司生產的深騰6800 在2003 年11 月世界TOP500 排名中位列第14 名，2004 年曙光公司生產的曙光4000A 在2004 年6 月的世界TOP500 排名中位列第10 名，這是我國公開發布的高性能計算機在世界TOP500 中首次進入前十名，這標志著我國在並行計算機系統的研製和生產中已經趕上了國際先進水平，為提高我國的科學研究水平奠定了物質基礎。2013年國際超級計算機大會最新發布的世界超級計算機500強排名中，國防科技大學研製的天河二號超級計算機系統，以峰值計算速度每秒5.49億億次、持續計算速度每秒3.39億億次雙精度浮點運算的優異性能位居榜首。
從TOP500 的前10 名來看，美國仍然是超級計算機的最大擁有者。按照世界TOP500 的統計數據來分析，美國在計算能力上佔有近全世界的一半，在TOP500 中的所有計算機中擁有的數量超過50%。