C# SIMD向量加速运算简单例子

 public unsafe struct VectorOperation where T : struct, INumber
    {
        private T[]? _data = null;
        public VectorOperation()
        {

        }
        public VectorOperation(T[] values)
        {
            _data = values;
        }
        public T[] Data
        {
            get => _data;
            set => _data = value;
        }
        /// 

        /// 累乘
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        public T Multiply(T[] array, int count)
        {
            int vectorSize = Vector.Count;
            Vector accVector = Vector.One;
            int i;
            T result = T.One;
            for (i = 0; i <= count - vectorSize; i += vectorSize)
            {
                Vector v = new Vector(array, i);
                accVector = Vector.Multiply(accVector, v);
            }

            for (int j = 0; j < vectorSize; j++)
            {
                result *= accVector[j];
            }

            for (; i < count; i++)
            {
                result *= array[i];
            }

            return result;
        }

        /// 

        /// 元素累加
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        public T Sum(T[] array, int count)
        {
            int vectorSize = Vector.Count;
            T result = T.Zero;
            int i;
            for (i = 0; i <= count - vectorSize; i += vectorSize)
            {
                Vector v = new Vector(array, i);
                result += Vector.Sum(v);
            }
            for (; i < array.Length; i++)
            {
                result += array[i];
            }
            return result;
        }

      
    }

上面就简单做了元素累加与累乘，速度也高。

SIMD 是一种在现代 CPU 中广泛使用的并行计算技术。在 SIMD 中，单一的指令可以同时对多个数据进行操作。例如，如果你有两个包含四个元素的数组，你可以使用一条 SIMD 指令来同时对这两个数组的所有元素进行加法运算，而不是分别对每对元素进行加法运算。

int vectorSize = Vector.Count;s是对应值类型数组元素数量。

然后for循环vectorSize长度数组一次操作，比如加或者乘；

for (; i < array.Length; i++)h后面这个循环是对剩余元素操作，比如int是8bit，一次操作的元素数量是8个，一共有17个元素，操作2次剩余1个元素，剩余的元素另外进行运算。

在此操作上可以加速图像运算，在没有GPU的电脑上运行是非常快了的。