RealityKit与SIMD单指令多数据流
在Swift 5中Apple发布了大量基于SIMD改进的API，并且新的RealityKit，我们操作虚拟物体的位置、角度，都需要通过simd库来进行了。
比如 RealityKit中的 Entity--> HasTransform，操作position就需要是SIMD3类型：
所以使用RealityKit，我们必须先熟悉下simd库：
import simd
//2 种写法let vector1 = SIMD3(1, 3, 4)let vector2: SIMD3 = [2, 4, 5]let vector3 = vector1 &* vector2print(vector3) let vector4 = vector1 &+ vector2print(vector4)//typealias float4x4 = simd_float4x4let m1 = float4x4([ [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4] ])print(m1)//2 种写法
let vector1 = SIMD3(1, 3, 4)
let vector2: SIMD3 = [2, 4, 5]
let vector3 = vector1 &* vector2
print(vector3)
let vector4 = vector1 &+ vector2
print(vector4)
//typealias float4x4 = simd_float4x4
let m1 = float4x4([
[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4]
])
print(m1)
为何要采用SIMD？因为快呀
什么是SIMD？
SIMD 单指令多数据流，能够复制多个 操作数，并把它们打包在大型 寄存器的一组 指令集。
看起来有点难理解，这里以单指令单数据流SISD作为对比，理解下单指令多数据流SIMD是怎么回事。
以“加法”为例
SISD的CPU对加法指令译码后，执行部件先访问内存，取得第一个操作数；之后再一次访问内存，取得第二个操作数；随后才能进行求和运算。
SISD特点是一个接着一个进行
而在SIMD型的CPU中，指令译码后几个执行部件同时访问内存，一次性获得所有操作数进行运算。
SIMD一次获取所有操作数
这个特点使SIMD特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。
简单来说，就是串行运算跟并行运算的区别。
浏览器上的SIMD
早在2014年的时候，英特尔线宣布与Mozilla和Google合作，将SIMD技术带到了JavaScript上。
最直接的感受就是对于图像处理的运算速度有了几倍的提升，如下图
不过最新消息显示，
SIMD.js已经从TC39的发展中主动脱离出来了，并在第三阶段移除。web浏览器不再追求它的实现。SIMD操作暴露在web上，在WebAssembly中处于积极的开发状态，操作基于SIMD.js操作。
SIMD具体有什么用？
比如计算矩阵，
一次就可运算完。
这样的话，应用于模拟2D图形的3D透视时，需要计算透视变换矩阵，就可以快速又方便地完成啦。
正因为SIMD的快，所以AR相关的运算都基于SIMD来实现啦~
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最后，mixlab无界社区开设了对应的AR研究群，
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