本文介绍Tensorlfow 针对 CPU SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 的编译优化，以提升Tensorflow在CPU上的计算速度，实测可以提升两倍以上的速度。 1、问题 在用 pip 安装tensorflow的CPU版本后，在运行的时候通常会出现如下提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow bina

上一节我们介绍了计算向量化的概念，简单来说，计算向量化就是把对数据的计算，从循环计算的方式，优化为使用一条指令来完成，起到性能优化的目的。 接下来简单介绍一个在绝大部分电脑 CPU 上都有的向量指令集，后面我们也会用这个指令集来优化卷积运算，那就是 avx2 指令集。 AVX2 AVX2（Advanced Vector Extensions 2）指令集，是 intel 处理器上的指令集扩

如图所示： 通过一番研究，最后发现加入如下命令即可：   问题解决，完整结果：

1. 引言 Curve25519 Field Element在有限域 2 255 − 19 2^{255}-19 2255−19域内，采用64bit 串行计算时，采用的是5个FieldElement51元素来表示一个Element；若采用32-bit AVX2并行计算，则每个Element由10个FieldElement2526元素来表示。 即对于某Curve25519 Field Elemen