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高性能计算实践 - OpenCV 图像矩阵转置 transpose SIMD 加速(ippicv)复现

说明 矩阵转置是高性能计算中的经典问题。OpenCV 的 transpose 函数内部依赖 ippicv 库中的 ippiTranspose_8u_C1R 实现。本文将对该优化算法进行复现与分析。 与上一篇基于 cv::flip / ippiMirror 的图像翻转不同,矩阵转置不再是简单的行内倒序,而是将整幅图像在行列维度上重新映射。我们可以用块划分(tiling)的遍历方式来解决,同时加上各种优化技巧。 复现 #ifdef _MSC_VER #define FORCE_INLINE __forceinline #elif defined(__GNUC__) #define FORCE_INLINE __attribute__((always_inline)) inline #else #define FORCE_INLINE inline #endif /** * 8x8 SSE 转置微核 * 读取 8 行源数据 -> 转置 -> 连续写入 64 字节到 buffer */ FORCE_INLINE void transpose_8x8_...

谷歌发布新一代 AI 模型 Gemini 3:在推理、多模态、编程等主流测试中全面领先

谷歌正式发布新一代 AI 模型 Gemini 3,并宣布将其即时整合至谷歌搜索、Gemini 应用及企业级产品中,CEO 桑达尔・皮查伊称其为“迄今最智能的模型”。 据谷歌官方介绍,Gemini 3 Pro 是目前“最智能、最具适应性的模型”,专为解决现实世界中的复杂问题而设计——尤其是那些需要更高层次推理、创造力、战略规划以及逐步改进的任务。它的典型应用场景包括:具备自主行为能力的应用、高级编程、超长上下文理解、跨模态处理(如文字、图像、音频的结合),以及算法开发等。 Gemini 3 Pro 预览版在 LMArena 排行榜上以 1501 分的成绩位列榜首, 在几乎所有主要 AI 基准测试中都远超上一代。更关键的是,它不仅能识别图像内容,还能理解其中的隐含信息和上下文关系。 技术架构方面,Gemini 3 Pro 采用了基于 Transformer 的稀疏专家混合模型(MoE),原生支持文本、视觉和音频等多模态输入,这种架构的核心优势在于:模型会根据每个输入 token 的内容,动态选择激活部分参数,从而在计算资源消耗、服务成本与总容量之间实现平衡。至于硬件层面,Gemini 3 ...

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