SIMD 的意思是 Single Instruction Multiple Data。顾名思义，一个指令可以处理多个数据。

.NET Framework 4.6 推出的 Nuget 程序包 System.Numerics.Vectors 里面的 Vector`1 类型是有硬件加速功能的。这个硬件加速功能就是指即时编译的时候根据硬件环境选用一些 SIMD 的指令让程序运行更快。

这个硬件加速功能的威力可以用下面的方式得到验证。

用单线程的程序重复 10000000H 个单精度浮点数的加法。加法的每一个输入都是引用类型，输出也必须获取值的引用。

VB 2017 程序：

动态获取当前硬件支持一组算多少个单精度浮点数的加法，然后分组计算。Release x64 编译，优化代码（反编译验证没有优化掉循环），取消整数溢出检查（为了跟 c# 执行时间一样）。

VB

Imports System.NumericsModule Program    Sub Main()        Const TotalDataSize = &H1000_0000        Dim watch As New Stopwatch        Dim groupSize = Vector(Of Single).Count        Dim groupCount = TotalDataSize / groupSize        Console.WriteLine($"每组数据的大小：{groupSize} (1：不优化，4：SSE2 优化，8：AVX2 优化)一共要处理 {groupCount} 次数据以完成测试。")        Console.WriteLine("计时开始！")        watch.Start()        Dim groupA(groupSize - 1), groupB(groupSize - 1) As Single        Dim vecA As New Vector(Of Single)(groupA), vecB As New Vector(Of Single)(groupB), vecResult As Vector(Of Single)        For i = 1 To groupCount            vecResult = vecA + vecB        Next        watch.Stop()        Console.WriteLine($"计时结束。用时：{watch.ElapsedMilliseconds} 毫秒。")        Console.ReadKey()    End SubEnd Module

 

VC++ 2017程序：

用循环 0x10000000 次的 for 循环，Release x64 编译，禁止优化（开优化不管循环多少次都是 0 毫秒，肯定是把循环优化掉了）。

C++

#include "stdafx.h"#include 
     
      #include "NotOptimizedNativeCodes.h"const int TotalDataSize = 0x10000000;#pragma unmanagedvoid NativeTest(){    float groupA[1] = { 0 }, groupB[1] = { 0 }, *groupResult;    for (size_t i = 0; i < TotalDataSize; i++)    {        float result = groupA[0] + groupB[0];        groupResult = &result;    }}#pragma managedusing namespace System;using namespace System::Diagnostics;int NotOptimizedNativeCodes::Program::main(array
      
        ^args){    auto watch = gcnew Stopwatch();    std::cout << "每组数据的大小：" << 1 << "(1：不优化，4：SSE2 优化，8：AVX2 优化)" << std::endl <<        "一共要处理" << TotalDataSize << " 次数据以完成测试。" << std::endl;    Console::WriteLine(L"计时开始！");    watch->Start();    NativeTest();    watch->Stop();    std::cout << "计时结束。用时：" << watch->ElapsedMilliseconds << " 毫秒。" << std::endl;    Console::ReadKey();    return 0;}int main(array
       
         ^args) {    NotOptimizedNativeCodes::Program::main(args);}
       
      
     

 

执行结果（CPU 是 i5 6400，有 AVX2 指令集）

使用 i7 3632QM (没有 AVX2 但是有 SSE2)