Ikke-understøttet CPU
Hvad er Popcnt?
POPCNT er en del af instruktionssættet tilføjet til næste generation af arkitektur (de originale Core i3, i5, i7-processorer) efter din processors generation. Det kommer bare ikke til at virke.
Hvordan ved jeg, om min CPU understøtter SSE4 2?
Hvis du er usikker på din specifikke computer, kan du bestemme SSE2-understøttelse ved: Windows: En gratis download, CPU-Z, er tilgængelig fra CPUID, der vil indikere, om SSE2 er til stede på dit system eller ej. Linux: Kør “cat /proc/cpuinfo” fra en terminal. "sse2" vil blive opført som et af "flagene", hvis SSE2 er tilgængelig.
Hvad er understøttelse af CPU SSE2-instruktionssæt?
SSE2 er et Intel Single Instruction Multiple Data (SIMD) processor supplerende instruktionssæt. AMD inkluderer også SSE2-understøttelse med Opteron- og Athlon 64-serier af AMD64-processorer. Alle processorer, der understøtter NX, understøtter også SSE2. Mange Windows 8-applikationer har kodestier, der har SSE2-instruktionssættet.
Hvad er PCIE SSE2?
"SSE2, Streaming SIMD Extensions 2, er en af Intel SIMD (Single Instruction, Multiple Data) processor supplerende instruktionssæt, som først blev introduceret af Intel med den oprindelige version af Pentium 4 i 2001. Det udvider det tidligere SSE instruktionssæt, og er beregnet til fuldt ud at erstatte MMX.
Understøtter Intel i3 SSE2?
Understøtter Intel Core i3 sse2? Ja, siden SSE2 blev introduceret med Pentium 4 i begyndelsen af 2000'erne.
Har ARM SSE-instruktioner?
Vector instruktionssæt er ikke noget nyt. SIMD (Single Instruction Multiple Data) instruktionssæt som SSE, AVX, AltiVec og ARMs egne NEON er alle instruktionssæt, der tillader processorer at udføre en-dimensionelle arrays frem for konventionelle skalarprocessorer, som udfører enkelte instruktioner.
Hvad er x64-arkitektur med understøttelse af SSE2-instruktionssæt?
SSE2 er en udvidelse af IA-32-arkitekturen, baseret på x86-instruktionssættet. Derfor kan kun x86-processorer inkludere SSE2. AMD64-arkitekturen understøtter IA-32 som en kompatibilitetstilstand og inkluderer SSE2 i sin specifikation. Det fordobler også antallet af XMM-registre, hvilket giver mulighed for bedre ydeevne.
Understøtter i5 AVX?
CPU'er med AVX Generelt understøtter CPU'er med den kommercielle betegnelse "Core i3/i5/i7/i9" dem, hvorimod "Pentium" og "Celeron" CPU'er ikke gør det. Problemer vedrørende kompatibilitet mellem fremtidige Intel- og AMD-processorer diskuteres under XOP-instruktionssæt.
Hvad er SSE4?
SSE4 (Streaming SIMD Extensions 4) er et SIMD CPU-instruktionssæt, der bruges i Intel Core-mikroarkitekturen og AMD K10 (K8L). Al eksisterende software fortsætter med at køre korrekt uden ændringer på mikroprocessorer, der inkorporerer SSE4, såvel som i nærværelse af eksisterende og nye applikationer, der inkorporerer SSE4.
Hvordan kan CPU-ydelsen forbedres?
En af de mere komplicerede måder at få øget ydeevne fra din CPU på er at overclocke den. Overclocking er det sted, hvor du presser dine computers komponenter hårdere og hurtigere, end fabrikanterne havde til hensigt, at de skulle gå. Og selvom det helt sikkert kan fremskynde dit system, kan det ofte være ret kompliceret.
Hvad er SIMD-array-processor?
SIMD-array-processor: SIMD er en computer med flere processorenheder, der arbejder parallelt. Behandlingsenhederne er synkroniseret til at udføre den samme operation under styring af en fælles styreenhed. Således tilvejebringer en enkelt instruktionsstrøm, multiple data stream (SIMD) organisation.
Hvad betyder SISD?
Inden for databehandling er SISD (enkelt instruktionsstrøm, enkelt datastrøm) en computerarkitektur, hvor en enkelt uni-core processor udfører en enkelt instruktionsstrøm for at operere på data, der er lagret i en enkelt hukommelse. Dette svarer til von Neumann-arkitekturen.
Hvad betyder MIMD?
Inden for databehandling er MIMD (multiple instruction, multiple data) en teknik, der bruges til at opnå parallelitet. Maskiner, der bruger MIMD, har en række processorer, der fungerer asynkront og uafhængigt. Til enhver tid kan forskellige processorer udføre forskellige instruktioner på forskellige stykker data.
