随着 .NET 版本的演进,从 .NET Standard 2.0 版本开始,支持 Vector<T> 类型。

Vector<T> 类型:表示指定数值类型(适用于并行算法的低级别优化)的单个向量。

假如我们有一个求和函数接受一个int数组入参,当它的长度大于等于8及其倍数以上时,那么我们就可以考虑使用向量Vector<T>加速求和计算。

以下是使用了向量的求和函数代码:

internal class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int[] array = Enumerable.Range(1, 32).ToArray();
int result = Sum(array);
Console.WriteLine(result);
Console.ReadKey();
} public static int Sum(int[] numbers)
{
ReadOnlySpan<int> span = new ReadOnlySpan<int>(numbers);
ref int ptr = ref MemoryMarshal.GetReference(span);
int result = 0;
int vectorSize = Vector<int>.Count;
int index;
int remainder = span.Length % vectorSize;
int vectorLength = span.Length - remainder;
Vector<int> vector = Vector<int>.Zero;
for (index = 0; index < vectorLength; index += vectorSize)
{
//Vector<int> vector2 = new Vector<int>(span.Slice(index, vectorSize));
ref byte address = ref Unsafe.As<int, byte>(ref Unsafe.Add(ref Unsafe.AsRef(in ptr), index));
Vector<int> vector2 = Unsafe.ReadUnaligned<Vector<int>>(ref address);
vector += vector2;
} result += Vector.Dot<int>(vector, Vector<int>.One);
for (; index < span.Length; index++)
{
result += Unsafe.Add(ref ptr, index);
} return result;
}
}

以下是相减函数代码:

static int Sub(int[] numbers)
{
ReadOnlySpan<int> span = new ReadOnlySpan<int>(numbers);
ref int ptr = ref MemoryMarshal.GetReference(span);
int result = 0;
int vectorSize = Vector<int>.Count;
int index;
int remainder = span.Length % vectorSize;
int vectorLength = span.Length - remainder;
for (index = 0; index < vectorLength; index += vectorSize)
{
ref byte address = ref Unsafe.As<int, byte>(ref Unsafe.Add(ref Unsafe.AsRef(in ptr), index));
Vector<int> vector = Unsafe.ReadUnaligned<Vector<int>>(ref address);
result -= Vector.Dot<int>(vector, Vector<int>.One);
} for (; index < span.Length; index++)
{
result -= Unsafe.Add(ref ptr, index);
} return result + 2;
}

其它运算,例如相减,也是同理。

当我们向量 Vector<T> 之后,特别是在一些频繁调用计算的场景,将获得指数量级的性能提升。

需要注意的是,向量 Vector<T> 依赖 CPU 硬件的 SIMD 指令集支持,在一些相对较旧的 古董CPU,可能不支持。

PS:

  • uint类型数组,长度大于等于8及其倍数以上
  • long类型数组,长度大于等于4及其倍数以上
  • ulong类型数组,长度大于等于4及其倍数以上
  • SIMD(Single Instruction, Multiple Data,单指令多数据流)

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