硬件内在函数

AVX-512支持：SIMD的终极形态

// 优化的数值计算

// 优化前的代码

public double[] ProcessData(double[] input)
{
    var result = new double[input.Length];
    for (int i = 0; i < input.Length; i++)
    {
        result[i] = Math.Sin(input[i]) * Math.Cos(input[i]);
    }
    return result;
}

// 优化后的代码：使用硬件内在函数
public unsafe double[] ProcessDataOptimized(double[] input)
{
    var result = new double[input.Length];
    
    fixed (double* pInput = input, pResult = result)
    {
        int i = 0;
        if (Avx512F.IsSupported)
        {
            var size = Vector512<double>.Count;
            for (; i <= input.Length - size; i += size)
            {
                var vec = Avx512F.LoadVector512(pInput + i);
                var sinVec = Avx512F.Sin(vec);
                var cosVec = Avx512F.Cos(vec);
                var product = Avx512F.Multiply(sinVec, cosVec);
                Avx512F.Store(pResult + i, product);
            }
        }
        
        // 处理剩余元素
        for (; i < input.Length; i++)
        {
            pResult[i] = Math.Sin(pInput[i]) * Math.Cos(pInput[i]);
        }
    }
    
    return result;
}


//使用AVX-512进行高性能矩阵运算
using System.Runtime.Intrinsics;
using System.Runtime.Intrinsics.X86;

public unsafe void MatrixMultiply(float* left, float* right, float* result, int size)
{
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        for (int j = 0; j < size; j += 16) // 一次处理16个单精度浮点数
        {
            // 加载16个float到AVX-512寄存器
            var vecLeft = Avx512F.LoadVector512(left + i * size + j);
            var vecRight = Avx512F.LoadVector512(right + j * size);
            
            // 执行向量乘法
            var product = Avx512F.Multiply(vecLeft, vecRight);
            
            // 存储结果
            Avx512F.Store(result + i * size + j, product);
        }
    }
}

 

public void OptimizedMethod()
{
    if (Avx512F.IsSupported)
    {
        // 使用AVX-512优化
        ProcessWithAvx512();
    }
    else if (Avx2.IsSupported)
    {
        // 使用AVX2优化
        ProcessWithAvx2();
    }
    else if (Sse42.IsSupported)
    {
        // 使用SSE4.2优化
        ProcessWithSse42();
    }
    else
    {
        // 回退到标量实现
        ProcessScalar();
    }
}