验证 .NET 4.6 的 SIMD 硬件加速支持的重要性

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）。VBImports System.NumericsModule ProgramSub Main（）Const TotalDataSize = &H1000_0000Dim watch As New StopwatchDim groupSize = Vector（Of Single）.CountDim groupCount = TotalDataSize / groupSizeConsole.WriteLine（$"每组数据的大小：{groupSize} （1：不优化，4：SSE2 优化，8：AVX2 优化）一共要处理 {groupCount} 次数据以完成测试。"）Console.WriteLine（"计时开始！"）watch.Start（）Dim groupA（groupSize - 1）, groupB（groupSize - 1） As SingleDim vecA As New Vector（Of Single）（groupA）, vecB As New Vector（Of Single）（groupB）, vecResult As Vector（Of Single）For i = 1 To groupCountvecResult = vecA + vecBNextwatch.Stop（）Console.WriteLine（$"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 <iostream>#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<System::String ^> ^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<System::String ^> ^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）本文永久更新链接地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139858.htm