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.Numerics

Module Program

    Sub Main()
Const TotalDataSize = &H1000_0000
Dim watch As New Stopwatch
Dim groupSize = Vector(Of Single).Count
Dim groupCount = TotalDataSize / groupSize
Console.WriteLine($"每组数据的大小:{groupSize} (1:不优化,4:SSE2 优化,8:AVX2 优化)
一共要处理 {groupCount} 次数据以完成测试。")
Console.WriteLine("计时开始!")
watch.Start()
Dim groupA(groupSize - ), groupB(groupSize - ) As Single
Dim vecA As New Vector(Of Single)(groupA), vecB As New Vector(Of Single)(groupB), vecResult As Vector(Of Single)
For i = To groupCount
vecResult = vecA + vecB
Next
watch.Stop()
Console.WriteLine($"计时结束。用时:{watch.ElapsedMilliseconds} 毫秒。")
Console.ReadKey()
End Sub End 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 <iostream>
#include "NotOptimizedNativeCodes.h" const int TotalDataSize = 0x10000000; #pragma unmanaged void NativeTest()
{
float groupA[] = { }, groupB[] = { }, *groupResult;
for (size_t i = ; i < TotalDataSize; i++)
{
float result = groupA[] + groupB[];
groupResult = &result;
}
} #pragma managed using namespace System;
using namespace System::Diagnostics; int NotOptimizedNativeCodes::Program::main(array<System::String ^> ^args)
{
auto watch = gcnew Stopwatch();
std::cout << "每组数据的大小:" << << "(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 ;
} int main(array<System::String ^> ^args)
{
NotOptimizedNativeCodes::Program::main(args);
}

执行结果(CPU 是 i5 6400,有 AVX2 指令集)

验证 .NET 4.6 的 SIMD 硬件加速支持的重要性-LMLPHP

使用 i7 3632QM (没有 AVX2 但是有 SSE2)

验证 .NET 4.6 的 SIMD 硬件加速支持的重要性-LMLPHP

05-26 15:20