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SSE4 Home › Articles by Kiefer Kuah April 2007 Intel Software Solutions Group Abstract Intel® SSE4 is a new set of Single Instruction Multiple Data (SIMD) instructions that will be introduced in the 45nm Next Generation Intel® Core™2 processor family (Penryn) and improve the performance and energy efficiency of a broad range of applications. This white paper describes how video encoders can utilize Intel SSE4 instructions to achieve 1.6x to 3.8x performance speedups in integer motion vector search, a frequently used motion estimation function. Contents 1. Introduction 2. Motion Estimation Using MPSADBW and PHMINPOSUW 3. Results 4. Conclusion A. SSE2 - Optimized Function for 4x4 Blocks B. Intel® SSE4 - Optimized Function for 4x4 Blocks C. SSE2 - Optimized Function for 8x8 Blocks D. Intel® SSE4 - Optimized Function for 8x8 Blocks E. SSE2 - Optimized Function for 16x16 Blocks F. Intel® SSE4 - Optimized Function for 16x16 Blocks 1. Introduction Intel® Streaming SIMD Extensions 4 (Intel® SSE4) is a new set of Single Instruction Multiple Data (SIMD) instructions designed to improve the performance of various applications, such video encoders, image processing, and 3D games. Intel SSE4 builds upon the Intel® 64 and IA-32 instruction set, the most popular and broadly used computer architecture for developing 32-bit and 64-bit applications. Intel SSE4 will be introduced in the 45nm Next Generation Intel® Core™2 processor family (Penryn). This white paper will describe how video encoders can benefit from the Intel SSE4 instructions, achieving 1.6x to 3.8x performance speedups in integer motion vector search, a frequently used motion estimation function. Three different block sizes, 4x4, 8x8, and 16x16, are used in this paper to represent some of the variations that are used in motion estimation and to illustrate how the code can be adapted to suit these variations. 2. Motion Estimation Using MPSADBW and PHMINPOSUW Motion estimation is one of the main bottlenecks in video encoders. It involves searching reference frames for best matches and often accounts for about 40% of the total CPU cycles consumed by an encoder. The quality of the search is a factor that determines the compression ratio and the video quality of the enco ded video. This search operation is often the target of algorithmic and SIMD optimizations to improve the encoding speed. An un-optimized version of the block matching function for 4x4 block size is shown in Figure 2 -1. The example code in this paper performs only the integer motion vector search of the motion estimation stage. -F cigoullarpes 2e- s1o. uUrcneovpietwim pilzaeindc oVpeyr tsoi oclnip boof aarndp Irnintte?ger Block Matching Function

MAT L A B能做什么 M AT L A B是一个可视化的计算程序，被广泛地使用于从个人计算机到超级计算机范围内 的各种计算机上。 M AT L A B包括命令控制、可编程，有上百个预先定义好的命令和函数。这些函数能通过 用户自定义函数进一步扩展。 M AT L A B有许多强有力的命令。例如， M AT L A B能够用一个单一的命令求解线性系统， 能完成大量的高级矩阵处理。 M AT L A B有强有力的二维、三维图形工具。 M AT L A B能与其他程序一起使用。例如， M AT L A B的图形功能，可以在一个F O RT R A N 程序中完成可视化计算。 2 5个不同的M AT L A B工具箱可应用于特殊的应用领域。 M AT L A B在以下的领域里解决各种问题是一个十分有效的工具： • 工业研究与开发。 • 数学教学，特别是线性代数。所有基本概念都能涉及。 • 在数值分析和科学计算方面的教学与研究。能够详细地研究和比较各种算法。 • 在诸如电子学、控制理论和物理学等工程和科学学科方面的教学与研究。 • 在诸如经济学、化学和生物学等有计算问题的所有其他领域中的教学与研究。 • 在M AT L A B中创建的组是矩阵， M AT L A B的名字取自矩阵实验室( M ATrix LABoratory)

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CMM、CMMI标准名词术语 　1 AT Assessment Team 评审小组 　　2 ATM Assessment Team Member 评审小组成员 　　3 BA Baseline Assessment 基线评审 　　4 CAR Causal Analysis and Resolution 原因分析与决策 　　5 CBA CMM-Based Appraisal 基于CMM的评价 　　6 CBA-IPI 　　CMM-Based Appraisal for Internal Process 　　Improvement 　　为内部过程改进而进行的基于CMM的评价（通常

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