std::experimental::simd 使用教程

std::experimental::simd 使用教程

std-simd std::experimental::simd for GCC [ISO/IEC TS 19570:2018] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/std-simd

1. 项目介绍

std::experimental::simd 是一个为 C++ 提供便携式、零开销的数据并行编程类型的开源项目。它实现了 ISO/IEC TS 19570:2018 规范中第 9 节“数据并行类型”的内容。本项目基于 https://github.com/VcDevel/Vc 项目发展而来，并随着 GCC 从 11 版本开始内置。

2. 项目快速启动

安装

首先，您需要从 GitHub 仓库克隆项目代码：

git clone https://github.com/VcDevel/std-simd.git

然后，使用提供的 install.sh 脚本安装头文件到您的编译器标准库目录：

./install.sh

使用 --help 选项可以获取脚本支持的可用选项。

构建测试

为了验证安装并构建项目，您可以编译测试：

mkdir build && cd build
cmake ..
make test

这将创建一个构建目录，运行 CMake，编译测试，并执行测试。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个使用 std::experimental::simd 进行 3D 标量积计算的简单示例：

#include <array>
#include <experimental/simd>

using namespace std::experimental;

// 定义一个3D向量类型
using Vec3D = std::array<native_simd<float>, 3>;

// 计算两个向量的标量积
native_simd<float> scalar_product(Vec3D a, Vec3D b) {
    return a[0] * b[0] + a[1] * b[1] + a[2] * b[2];
}

这段代码会根据目标硬件的能力并行计算 1、4、8、16 等数量的标量积。

4. 典型生态项目

std::experimental::simd 可以与多个 C++ 项目和库配合使用，以提供数据并行处理的能力。以下是一些可能会使用或支持 std::experimental::simd 的典型生态项目：

• C++ 编译器：GCC 和 Clang 等编译器已经或计划支持 std::simd。
• 数学库：用于科学计算和工程领域的数学库可能会利用 std::experimental::simd 提供的性能优势。
• 数据分析和机器学习框架：这些框架可以通过 std::experimental::simd 加速其数据处理能力。

通过使用 std::experimental::simd，开发人员可以在不同的硬件平台上获得更高的性能和更好的便携性。

std-simd std::experimental::simd for GCC [ISO/IEC TS 19570:2018] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/std-simd