NSIMD 项目使用指南
2024-09-27 14:11:40作者:翟江哲Frasier
1. 项目目录结构及介绍
NSIMD 项目的目录结构如下:
nsimd/
├── benches/
├── doc/
├── egg/
├── examples/
├── include/nsimd/
├── scripts/
├── src/
├── tests/
├── clang-format
├── .gitignore
├── CMakeLists.txt
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
└── build-nsconfig
目录介绍
- benches/:包含性能测试相关的代码。
- doc/:包含项目的文档文件。
- egg/:包含用于生成 C/C++ 文件的 Python 脚本。
- examples/:包含使用 NSIMD 的示例代码。
- include/nsimd/:包含 NSIMD 的头文件。
- scripts/:包含构建和配置脚本。
- src/:包含 NSIMD 的源代码。
- tests/:包含测试代码。
- clang-format:用于代码格式化的配置文件。
- .gitignore:Git 忽略文件配置。
- CMakeLists.txt:CMake 构建配置文件。
- CONTRIBUTING.md:贡献指南。
- LICENSE:项目许可证。
- README.md:项目介绍和使用说明。
- build-nsconfig:用于构建 NSIMD 的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
NSIMD 项目没有传统的“启动文件”,因为它是一个库项目,主要用于提供 SIMD 编程的抽象接口。不过,你可以从 examples/ 目录下的示例代码开始了解如何使用 NSIMD。
例如,examples/simple.cpp 是一个简单的示例,展示了如何使用 NSIMD 进行 SIMD 编程。你可以通过以下命令编译和运行该示例:
c++ -O3 -DAVX2 -mavx2 -L/path/to/lib -lnsimd_avx2 -I/path/to/include examples/simple.cpp -o simple
./simple
3. 项目的配置文件介绍
CMakeLists.txt
CMakeLists.txt 是 NSIMD 项目的主要构建配置文件。它定义了如何构建 NSIMD 库以及如何运行测试和示例代码。
build-nsconfig
build-nsconfig 是一个用于构建 NSIMD 的配置文件。你可以通过以下命令使用 nsconfig 工具来构建 NSIMD:
bash scripts/build.sh for simd_ext1/.../simd_extN with comp1/.../compN
.gitignore
.gitignore 文件定义了哪些文件和目录应该被 Git 忽略,例如编译生成的文件和临时文件。
clang-format
clang-format 文件用于配置代码格式化工具,确保代码风格一致。
CONTRIBUTING.md
CONTRIBUTING.md 文件提供了如何为 NSIMD 项目贡献代码的指南。
LICENSE
LICENSE 文件包含了 NSIMD 项目的开源许可证信息,即 MIT 许可证。
README.md
README.md 文件是项目的介绍和使用说明,包含了项目的基本信息、构建方法和使用示例。
通过以上介绍,你应该能够了解 NSIMD 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本情况,并能够开始使用和贡献代码。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355