效率对比：分别用 C++Amp，C++ PPL，SSE/AVX，Serial（串行）计算矩阵乘法。

1. 本次测试矩阵乘法未作分块优化。
2. 未使用cuda测试。
3. 采用微秒级的计时器。
4. 分别对16阶方矩阵到4048阶方阵采用如下方式做乘法计算，统计结果。

1、C++Amp（GPU），
2、C++PPL（多线程16核），
3、SSE/AVX（单线程），
4、AVX-Db（单线程，双精度），
5、Serial（单线程串行）

对于不同阶数的矩阵乘法运算，运行时间统计如下（单位：秒），Rank表示矩阵阶数：

Rank :	16	32	64	128	256	512	1024	2048	2548	3048	3548	4048
C++Amp:	0.039954	0.000432	0.000460	0.000715	0.001594	0.005016	0.030988	0.426671	0.934444s	2.24189	3.799203	3.069859s
C++PPL :	0.000215	0.000128	0.000076	0.000227	0.001685	0.014039	0.271222	4.000625	8.792314	15.768285	27.04492	42.068705
SSE/AVX:	0.000005	0.000019	0.000087	0.000353	0.002055	0.01773	0.129564	2.449093	4.760192	7.474997	11.942498	17.434507
AVX-Db :	0.000004	0.000022	0.000080	0.00051	0.00419	0.032692	0.547273	4.430325	8.523084	13.997932	22.1742	33.316449
Serial :	0.000003	0.000025	0.000165	0.001467	0.013698	0.114402	0.939655	29.144466	70.799408	0	0	0

• C++Amp在数据量小时候(64x64阶以内)没有速度优势，反而很慢，由于GPU数据交换花了大量时间。
• SSE/AVX:宽指令在(128阶以内)速度最快。可以进一步通过多线程结合宽指令提速。
• 串行方式低阶运算尚可，20阶以上开始落后。
  
• C++Amp在512x512以上表现出更高的效率。
• PPL多线程方式一直不温不火，并未体现出横向对比优势。
• AVX指令运算双精度浮点（AVX-double）在256阶以下速度尚可，阶数提高后效果不好。
  
• Serial串行运算在大于64阶以后，运行时间成指数级增加，基本没有应用价值。
  
• 在大于1000阶的高阶计算中，C++Amp（GPU加速）效率最高，其次是SSE/AVX宽指令浮点运算。
• 采用Nvidia的cuda效果应该更好，但本次未作测试对比。
• 综合考虑：“SSE/AVX+多线程”组合的实用性和效率最高，更适合轻量级的高速运用场景。 测试中SSE/AVX仅采用单线程，速度不俗，还可继续扩展为多线程提高速度。关键是SSE/AVX宽指令代码的依赖性极低，不需要额外的使用开销，不需要任何库支持（只需cpu指令集支持即可），能实现轻量级的高速并行计算。
• 而采用C++Amp或cuda，面临低阶运算GPU数据交换开销远大于运算开销情况，得不偿失。他们都需要额外的库支持，且必须借助GPU。其中，cuda更是需要安装庞大的巨量库和驱动，且必须使用Nvidia显卡，移植性便捷性较差。

采用的部分模板类代码： “CLMatrix.h” 头文件.
测试代码：

//....其他头文件
#include 
#include 
#include 
#include "CLMatrix.h"  
using namespace concurrency;

int main() {
	CLMatrixD recd;	
	int cyc = 5;
	int rank = 16;
	for (; rank < 4100; )
	{
		if (rank > 1024) cyc = 1;
		//数据存储器用 CLMatrixT类，详 #include "CLMatrix.h" 头文件实现。
		CLMatrixF A(1, rank * rank, CLMatrixF::initRand_F_0_1), B(1, rank * rank, CLMatrixF::initRand_F_0_1);
		CLMatrixF A1(rank, rank, CLMatrixF::initRand_F_0_1), B1(rank, rank, CLMatrixF::initRand_F_0_1);
		CLMatrixD A2(rank, rank, CLMatrixD::initRand_F_0_1), B2(rank, rank, CLMatrixD::initRand_F_0_1);
		CLMatrixF C(1, rank * rank), D(rank, rank), E(rank, rank), F(rank, rank);
		CLMatrixD G(rank, rank);
		CLTick tk12;//高精度计时器
		auto tk0 = tk12.getSpendTime();
		for (int k = 0; k < cyc; k++)
		{
			array_view<const float, 2> va(rank, rank, &A[0][0]);
			array_view<const float, 2> vb(rank, rank, &B[0][0]);
			array_view<float, 2> vc(rank, rank, &C[0][0]);
			vc.discard_data();
			parallel_for_each(vc.extent,
				[=](index<2> idx) restrict(amp) {
					const unsigned int row = idx[0];
					const unsigned int col = idx[1];
					float r = 0;
					for (int i = 0; i < rank; i++)
					{
						r += va[row][i] * vb[i][col];
					}
					vc[idx] = r;
				});
			vc.synchronize();
		}
		auto tk1 = tk12.getSpendTime();
		for (int k = 0; k < cyc; k++)
		{
			parallel_for(0, rank, [=, &A1, &B1, &D](int i) {
				parallel_for(0, rank, [=, &i, &A1, &B1, &D](int j) {
					float r = 0;
					for (int k = 0; k < rank; k++){
						r += A1[i][k] * B1[k][j];
					}
					D[i][j] = r;
					});
				});
		}
		CLMatrix::setUseSSE(true);
		auto tk2 = tk12.getSpendTime();
		for (int k = 0; k < cyc; k++)
			::matrixMul(A1, B1, E);
		auto tk3 = tk12.getSpendTime();
		for (int k = 0; k < cyc; k++)
			::matrixMul(A2, B2, G);
		auto tk4 = tk12.getSpendTime();
		CLMatrix::setUseSSE(false);
		if (rank <= 2548)
			for (int k = 0; k < cyc; k++)
				::matrixMul(A1, B1, F);
		auto tk5 = tk12.getSpendTime();
		recd.add_col(
			{	double(rank),
				(tk1 - tk0) / cyc,
				(tk2 - tk1) / cyc,
				(tk3 - tk2) / cyc,
				(tk4 - tk3) / cyc,
				(tk5 - tk4) / cyc,
			}
		);
		cout << "\nRank = " << rank << ", finish! ...";
		if (rank < 2048)rank *= 2;
		else rank += 500;
	}
	recd.print("Time Spend Record")  //打印时间结果
		.printMatrix("D:\\Documents\\Desktop\\TimeSpend.txt"); //时间结果保存	
	return 1;
}