【一天一点.NET小知识】运用向量Vector<T>加速求和计算
随着 .NET 版本的演进,从 .NET Standard 2.0
版本开始,支持 Vector<T>
类型。
从 .NET 8.0
版本开始,大量在 Runtime 提供的各个组件中运用向量计算,特别是 Linq。
Vector
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。
以上代码,均可以在 .NET Standard 2.0
及以上版本运行。
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
- Vector
介绍:https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.numerics.vector-1
作者:VAllen
出处:http://www.cnblogs.com/vallen
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唯有偏执者得以生存。
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