当使用Intrinsics函数来操作SIMD指令集（MMX/SSE/AVX等）时，会面对不同长度的SIMD数据类型，其中又分为多种紧缩格式。为此，我设计了一套SIMD变量命名规范，可以有效的提高代码的可读性。
一、SIMD数据类型简介
SIMD数据类型有——
__m64：64位紧缩整数（MMX）。
__m128：128位紧缩单精度（SSE）。
__m128d：128位紧缩双精度（SSE2）。
__m128i：128位紧缩整数（SSE2）。
__m256：256位紧缩单精度（AVX）。
__m256d：256位紧缩双精度（AVX）。
__m256i：256位紧缩整数（AVX）。
注：紧缩整数包括了8位、16位、32位、64位的带符号和无符号整数。
这些数据类型与寄存器的对应关系为——
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变量命名规范
参考匈牙利命名法（Hungarian notation），在变量名前面增加类型前缀。
类型前缀为3个小写字母，首字母代表寄存器宽度，最后两个字母代表紧缩数据类型。
寄存器宽度（首字母）——
m：64位MM寄存器。对应 __m64
x：128位SSE寄存器。对应 __m128、__m128d、__m128i。
y：256位AVX寄存器。对应 __m256、__m256d、__m256i。
紧缩数据类型（两个字母）——
mb：8位数据。用于只知道长度、不知道具体紧缩格式时。（b：Byte）
mw：16位数据。（w：Word）
md：32位数据。（d：DoubleWord）
mq：64位数据。（q：QuadWord）
mo：128位数据。（o：OctaWord）
mh：256位数据。（h：HexWord）
ub：8位无符号整数。
uw：16位无符号整数。
ud：32位无符号整数。
uq：64位无符号整数。
ib：8位带符号整数。
iw：16位带符号整数。
id：32位带符号整数。
iq：64位带符号整数。
fh：16位浮点数，即半精度浮点数。（h：Half）
fs：32位浮点数，即单精度浮点数。（s：Single）
fd：64位浮点数，即双精度浮点数。（d：double）
例如——
mub：64位紧缩字节（64位MMX寄存器，其中存放了8个8位无符号整数）。
xfs：128位紧缩单精度（128位SSE寄存器，其中存放了4个单精度浮点数）。
xid：128位紧缩带符号字（128位SSE寄存器，其中存放了4个32位带符号整数）。
yfd：256位紧缩双精度（256位AVX寄存器，其中存放了4个双精度浮点数）。
yfh：256位紧缩半精度（256位AVX寄存器，其中存放了16个半精度浮点数）。
三、示例代码
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(); // 累积。[SSE2] 赋初值0 __m128i xidLoad; // 加载 int cntBlock = size / 4; // 块数。SSE寄存器能一次处理4个DWORD int cntRem = size & 3; // 剩余数量 __m128i* p = (__m128i*)a; for(int i = 0; i < cntBlock; ++i) { xidLoad = _mm_load_si128(p); // [SSE2] 加载 xidSum = _mm_add_epi32(xidSum, xidLoad); // [SSE2] 带符号32位紧缩加法 ++p; } // 处理剩下的 int* q = (int*)p; for(int i = 0; i < cntRem; ++i) s += q[i]; // 将累加值合并 xidSum = _mm_hadd_epi32(xidSum, xidSum); // [SSSE3] 带符号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; }
代码出自——
http://topic.csdn.net/u/20120102/01/fc8d7aa4-bffc-4d9a-a34a-5056c6d27b54.html
#9楼
