發佈 VectorTraits v1.0, 它是C#下增強SIMD向量運算的類庫

VectorTraits: SIMD Vector type traits methods (SIMD向量類型的特征方法).

NuGet: https://www.nuget.org/packages/VectorTraits/1.0.0

源代碼: https://github.com/zyl910/VectorTraits

用途

總所周知，使用SIMD指令集，能夠加速 多媒體處理（圖形、圖像、音頻、視頻...）、人工智慧、科學計算 等。
然而，傳統的SIMD編程存在以下痛點：

• 難以跨平臺。因為不同的CPU體系，提供了不同的SIMD指令集，例如 X86與Arm平臺的SIMD指令集存在很多差異。如果程式欲移植到另一平臺下，則需要查找該平臺的SIMD指令集手冊，重新開發一遍。
• 位寬難以升級。即使是同一個平臺，隨著發展，會逐漸增加位數更寬的指令集。例如X86平臺，除了已淘汰的64位MMX系列指令外，提供了了 128位SSE指令集、256位的AVX指令集，且部分高端處理器開始支持 512位的AVX-512指令集。以前用128位SSE系列指令編寫的演算法，若想移植到256位的AVX指令集，需要重新開發一遍，才能充分利用更寬的SIMD指令集。
• 代碼可讀性差，開發門檻高。很多現代C語言編譯器為SIMD指令，映射了內在函數（Intrinsic Functions），比編寫彙編代碼要容易了不少，且可讀性提升了不少。但是由於函數名使用了一些晦澀的縮寫，且C語言不支持函數名重載，以及C語言本身的複雜性，導致代碼可讀性與開發難度，仍有較高的門檻。

2016年的 .NET Core 1.0 新增了 Vector<T> 等向量類型，在很大程度上解決了以上痛點。

• 容易跨平臺。.NET平臺的程式，是通過JIT（Just-In-Time Compiler，即時編譯器）運行的。只編寫一套基於向量方法的演算法，且僅需編譯為一套程式。隨後該程式在不同平臺上運行時，向量方法會被JIT編譯為平臺特有的SIMD指令集，從而充分的享用硬體加速。
• 位寬能自動升級。對於Vector<T>類型，它的長度不是固定的，而是與該處理器的最長向量寄存器相同。具體來說，若CPU支持AVX指令集（嚴格來說是AVX2及以上），Vector<T>類型便是256位；若CPU僅支持SSE指令集（嚴格來說是SSE2及以上），Vector<T>類型便是128位。簡單來說，在編寫程式時僅使用Vector<T>類型就行，程式運行時，JIT會自動使用最寬的SIMD指令集。
• 代碼可讀性較高，降低了開發門檻。.NET平臺下，向量類型的方法名都是用完整英文單詞所組成，並充分利用了函數名重載等 C# 語法特點，使這些方法名既簡潔、又清晰。使得代碼可讀性有了很大的提高。

向量類型Vector<T> 雖然設計的好，但它缺少許多重要的向量函數，如 Ceiling、Sum、Shift、Shuffle 等。導致很多演算法，難以用向量類型來實現。
當 .NET 平臺版本升級時, 有時會增加若幹個向量方法。例如2022年發佈的 .NET 7.0，增加了ShiftRightArithmetic、Shuffle 等函數。但目前的向量方法還是較少, 例如缺少飽和處理等.
為瞭解決缺少向量方法的問題，.NET Core 3.0開始支持了內在函數。這能讓開發者直接使用SIMD指令集，但這又面臨了難以跨平臺與位寬難以升級等問題。隨著 .NET 平臺的不斷升級，會增加了更多的內在函數。例如 .NET 5.0 增加了 Arm平臺的內在函數。
對於開發類庫, 不能僅支持 .NET 7.0，而是需要支持多個 .NET 版本。於是你會面臨繁瑣的版本檢查與條件處理. 而且 .NET Standard 類庫的最高版本(2.1)，仍是是不支持Ceiling等向量方法的，導致版本檢查更加繁瑣.

本庫致力於解決以上麻煩, 使您能更方便的編寫跨平臺的SIMD演算法。
特點:

• 支持低版本的 .NET 程式（.NET Standard 1.1, .NET Core 1.0, .NET Framework 4.5, ...）。能使低版本的 .NET 程式，也能使用最新的向量函數. 例如 .NET 7.0所新增的 ShiftRightArithmetic、Shuffle 等。
• 功能強. 除了參考高版本 .NET 的向量方法外，本庫還參考內在函數，提供了很多有用的向量方法。例如 YClamp, YNarrowSaturate ...
• 性能高。本庫能充分利用 X86、Arm架構的內在函數對向量類型的運算進行硬體加速，且能夠享受內聯編譯優化。且本庫解決了BCL的部分向量方法（如Multiply, Shuffle等）在一些平臺上沒有硬體加速的問題, 因它補充了硬體加速演算法.
• 軟體演算法也很快。若發現向量類型的某個方法不支持硬體加速時，.NET Bcl會切換為軟體演算法，但它軟體演算法很多是含有分支語句的，性能較差。而本庫的軟體演算法，是高度優化的無分支演算法。
• 使用方便。本庫不僅支持 Vector<T>，還支持 Vector128<T>/Vector256<T> 等向量類型。工具類的類名很好記（Vectors/Vector64s/Vector128s/Vector256s），且通過同名的泛型類提供了許多常用的向量常數。
• 為每一個特征方法, 增加了一些獲取信息的的屬性. e.g. _AcceleratedTypes, _FullAcceleratedTypes .

提示: 在 Visual Studio 的 Disassembly視窗可以查看運行時的彙編代碼. 例如在支持 Avx指令集的機器上運行時, Vectors.ShiftLeft_Const 會被內聯編譯優化為使用 vpsllw 指令. 且對於常量值(1), 會被編譯為指令的立即數.

例2: 使用 Vectors.ShiftLeft_Args 與 Vectors.ShiftLeft_Core, 能將部分運算挪到迴圈外去提前處理. 例如在支持 Avx指令集的機器上運行時, 會在迴圈外設置好 xmm1, 隨後在內迴圈的vpsllw指令里使用了它. 且這裡展示了: 內聯編譯優化消除了冗餘的 xmm/ymm 轉換.

簡介

本庫為向量類型提供了許多重要的算術方法(如 Shift, Shuffle, NarrowSaturate)及常數, 使您能更方便的編寫跨平臺的SIMD運算代碼。它充分利用了 X86、Arm架構的內在函數實現硬體加速，且能夠享受內聯編譯優化。

常用類型：

• Vectors: 為向量類型, 提供了常用工具函數, e.g. Create(T/T[]/Span/ReadOnlySpan), CreatePadding, CreateRotate, CreateByFunc, CreateByDouble ... 它還為向量提供了特征方法, e.g. ShiftLeft、ShiftRightArithmetic、ShiftRightLogical、Shuffle ...
• Vectors<T>: 為向量類型, 提供了各種元素類型的常數. e.g. Serial, SerialDesc, XyzwWMask, MantissaMask, MaxValue, MinValue, NormOne, FixedOne, E, Pi, Tau, VMaxByte, VReciprocalMaxSByte ...
• Vector64s/Vector128s/Vector256s: 為固定位寬的向量（Vector64/Vector128/Vector256），提供了常用工具函數與特征方法.
• Vector64s<T>/Vector128s<T>/Vector256s<T>: 為固定位寬的向量，提供了各種元素類型的常數.
• Scalars: 為標量類型, 提供了各種工具函數. e.g. GetByDouble, GetFixedByDouble, GetByBits, GetBitsMask ...
• Scalars<T>: 為標量類型, 提供了許多常數. e.g. ExponentBits, MantissaBits, MantissaMask, MaxValue, MinValue, NormOne, FixedOne, E, Pi, Tau, VMaxByte, VReciprocalMaxSByte ...
• VectorTextUtil: 提供了一些向量的文本性工具函數. e.g. GetHex, Format, WriteLine ...

特征方法:

• 支持 .NET Standard 2.1 新增的向量方法: ConvertToDouble, ConvertToInt32, ConvertToInt64, ConvertToSingle, ConvertToUInt32, ConvertToUInt64, Narrow, Widen .
• 支持 .NET 5.0 新增的向量方法: Ceiling, Floor .
• 支持 .NET 6.0 新增的向量方法: Sum .
• 支持 .NET 7.0 新增的向量方法: ExtractMostSignificantBits, Shuffle, ShiftLeft, ShiftRightArithmetic, ShiftRightLogical .
• 提供縮窄飽和的向量方法: YNarrowSaturate, YNarrowSaturateUnsigned .
• 提供舍入的向量方法: YRoundToEven, YRoundToZero .
• 提供換位的向量方法: YShuffleInsert, YShuffleKernel, YShuffleG2, YShuffleG4, YShuffleG4X2 . 且提供了 ShuffleControlG2/ShuffleControlG4 enum.
• ...
• 完整列表: TraitsMethodList

支持的指令集:

• x86
  • 256位向量: Avx, Avx2 .
• Arm
  • 128位向量: AdvSimd .

入門指南

1) 通過NuGet安裝

可在'包管理器控制台'里輸入以下命令, 或是使用'包管理器'GUI來安裝本庫.

NuGet: PM> Install-Package VectorTraits

2) 用法示例

靜態類 Vectors 提供了許多方法, 例如 CreateRotate, ShiftLeft, Shuffle.
泛型結構體 Vectors<T> 為常用常數提供了欄位.

範例代碼在 samples/VectorTraits.Sample 文件夾. 源代碼如下.

using System;
using System.IO;
using System.Numerics;
#if NETCOREAPP3_0_OR_GREATER
using System.Runtime.Intrinsics;
#endif
using Zyl.VectorTraits;

namespace Zyl.VectorTraits.Sample {
    class Program {
        private static readonly TextWriter writer = Console.Out;
        static void Main(string[] args) {
            writer.WriteLine("VectorTraits.Sample");
            writer.WriteLine();
            VectorTraitsGlobal.Init(); // Initialization (初始化).
            TraitsOutput.OutputEnvironment(writer); // Output environment info. It depends on `VectorTraits.InfoInc`. This row can be deleted when only VectorTraits are used (輸出環境信息. 它依賴 `VectorTraits.InfoInc`. 當僅使用 VectorTraits 時, 可以刪除本行).
            writer.WriteLine();

            // -- Start --
            Vector<short> src = Vectors.CreateRotate<short>(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7); // The `Vectors` class provides some methods. For example, 'CreateRotate' is rotate fill (`Vectors` 類提供了許多方法. 例如 `CreateRotate` 是旋轉填充).
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "src:\t{0}", src); // It can not only format the string, but also display the hexadecimal of each element in the vector on the right Easy to view vector data (它不僅能格式化字元串, 且會在右側顯示向量中各元素的十六進位. 便於查看向量數據).

            // ShiftLeft. It is a new vector method in `.NET 7.0` (左移位. 它是 `.NET 7.0` 新增的向量方法)
            const int shiftAmount = 1;
            Vector<short> shifted = Vectors.ShiftLeft(src, shiftAmount); // shifted[i] = src[i] << shiftAmount.
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "ShiftLeft:\t{0}", shifted);
#if NET7_0_OR_GREATER
            // Compare BCL function (與BCL的函數做對比).
            Vector<short> shiftedBCL = Vector.ShiftLeft(src, shiftAmount);
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Equals to BCL ShiftLeft:\t{0}", shifted.Equals(shiftedBCL));
#endif
            // ShiftLeft_Const
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Equals to ShiftLeft_Const:\t{0}", shifted.Equals(Vectors.ShiftLeft_Const(src, shiftAmount))); // If the parameter shiftAmount is a constant, you can also use the Vectors' ShiftLeft_Const method. It is faster in many scenarios (若參數 shiftAmount 是常數, 還可以使用 Vectors 的 ShiftLeft_Const 方法. 它在不少場景下更快).
            writer.WriteLine();

            // Shuffle. It is a new vector method in `.NET 7.0` (換位. 它是 `.NET 7.0` 新增的向量方法)
            Vector<short> desc = Vectors<short>.SerialDesc; // The generic structure 'Vectors<T>' provides fields for commonly used constants. For example, 'SerialDesc' is a descending order value (泛型結構體 `Vectors<T>` 為常用常數提供了欄位. 例如 `SerialDesc` 是降序的順序值).
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "desc:\t{0}", desc);
            Vector<short> dst = Vectors.Shuffle(shifted, desc); // dst[i] = shifted[desc[i]].
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Shuffle:\t{0}", dst);
#if NET7_0_OR_GREATER
            // Compare BCL function (與BCL的函數做對比). 
            Vector<short> dstBCL = default; // Since `.NET 7.0`, the Shuffle method has been provided in Vector128/Vector256, but the Shuffle method has not yet been provided in Vector (自 `.NET 7.0` 開始, Vector128/Vector256 里提供了 Shuffle 方法, 但 Vector 里尚未提供 Shuffle 方法).
            if (Vector<short>.Count == Vector128<short>.Count) {
                dstBCL = Vector128.Shuffle(shifted.AsVector128(), desc.AsVector128()).AsVector();
            } else if (Vector<short>.Count == Vector256<short>.Count) {
                dstBCL = Vector256.Shuffle(shifted.AsVector256(), desc.AsVector256()).AsVector();
            }
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Equals to BCL Shuffle:\t{0}", dst.Equals(dstBCL));
#endif
            // Shuffle_Args and Shuffle_Core
            Vectors.Shuffle_Args(desc, out var args0, out var args1); // The suffix is the `Args' method used for parameter calculation, which involves processing such as parameter transformation in advance It is suitable for external loop (尾碼是 `Args` 的方法, 用於參數計算, 即提前進行參數變換等處理. 它適合放在外迴圈).
            Vector<short> dst2 = Vectors.Shuffle_Core(shifted, args0, args1); // The suffix is the `Core` method used for core calculations, which calculates based on cached parameters It is suitable for internal loop to improve performance (尾碼是 `Core` 方法, 用於核心計算, 既根據已緩存的參數進行計算. 它適合放在內迴圈, 便於改善性能).
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Equals to Shuffle_Core:\t{0}", dst.Equals(dst2));
            writer.WriteLine();

            // Show AcceleratedTypes.
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "ShiftLeft_AcceleratedTypes:\t{0}", Vectors.ShiftLeft_AcceleratedTypes);
            VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Shuffle_AcceleratedTypes:\t{0}", Vectors.Shuffle_AcceleratedTypes);
        }
    }
}

3) 示例的運行結果

.NET7.0 on X86

程式: VectorTraits.Sample

VectorTraits.Sample

IsRelease:      True
EnvironmentVariable(PROCESSOR_IDENTIFIER):      Intel64 Family 6 Model 142 Stepping 10, GenuineIntel
Environment.ProcessorCount:     8
Environment.Is64BitProcess:     True
Environment.OSVersion:  Microsoft Windows NT 10.0.19045.0
Environment.Version:    7.0.3
Stopwatch.Frequency:    10000000
RuntimeEnvironment.GetRuntimeDirectory: C:\Program Files\dotnet\shared\Microsoft.NETCore.App\7.0.3\
RuntimeInformation.FrameworkDescription:        .NET 7.0.3
RuntimeInformation.OSArchitecture:      X64
RuntimeInformation.OSDescription:       Microsoft Windows 10.0.19045
RuntimeInformation.RuntimeIdentifier:   win10-x64
IntPtr.Size:    8
BitConverter.IsLittleEndian:    True
Vector.IsHardwareAccelerated:   True
Vector<byte>.Count:     32      # 256bit
Vector<float>.Count:    8       # 256bit
VectorTraitsGlobal.InitCheckSum:        7960959 # 0x0079797F
Vector<T>.Assembly.CodeBase:    file:///C:/Program Files/dotnet/shared/Microsoft.NETCore.App/7.0.3/System.Private.CoreLib.dll
GetTargetFrameworkDisplayName(VectorTextUtil):  .NET 7.0
GetTargetFrameworkDisplayName(TraitsOutput):    .NET 7.0
Vectors.Instance:       VectorTraits256Avx2

src:    <0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7>        # (0000 0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0000 0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007)
ShiftLeft:      <0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14>  # (0000 0002 0004 0006 0008 000A 000C 000E 0000 0002 0004 0006 0008 000A 000C 000E)
Equals to BCL ShiftLeft:        True
Equals to ShiftLeft_Const:      True

desc:   <15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0>  # (000F 000E 000D 000C 000B 000A 0009 0008 0007 0006 0005 0004 0003 0002 0001 0000)
Shuffle:        <14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0>  # (000E 000C 000A 0008 0006 0004 0002 0000 000E 000C 000A 0008 0006 0004 0002 0000)
Equals to BCL Shuffle:  True
Equals to Shuffle_Core: True

ShiftLeft_AcceleratedTypes:     SByte, Byte, Int16, UInt16, Int32, UInt32, Int64, UInt64        # (00001FE0)
Shuffle_AcceleratedTypes:       SByte, Byte, Int16, UInt16, Int32, UInt32, Int64, UInt64, Single, Double        # (00007FE0)

註: Vectors.Instance 及之前的文本, 是TraitsOutput.OutputEnvironment輸出的環境信息. 而從 src 開始的, 才是示例的主體代碼.
由於CPU支持X86的Avx2指令集, 於是 Vector<byte>.Count 為 32(256bit), Vectors.Instance 為 VectorTraits256Avx2.

.NET7.0 on Arm

程式: VectorTraits.Sample

VectorTraits.Sample

IsRelease:	True
EnvironmentVariable(PROCESSOR_IDENTIFIER):	
Environment.ProcessorCount:	2
Environment.Is64BitProcess:	True
Environment.OSVersion:	Unix 5.19.0.1025
Environment.Version:	7.0.8
Stopwatch.Frequency:	1000000000
RuntimeEnvironment.GetRuntimeDirectory:	/home/ubuntu/.dotnet/shared/Microsoft.NETCore.App/7.0.8/
RuntimeInformation.FrameworkDescription:	.NET 7.0.8
RuntimeInformation.OSArchitecture:	Arm64
RuntimeInformation.OSDescription:	Linux 5.19.0-1025-aws #26~22.04.1-Ubuntu SMP Mon Apr 24 01:58:03 UTC 2023
RuntimeInformation.RuntimeIdentifier:	ubuntu.22.04-arm64
IntPtr.Size:	8
BitConverter.IsLittleEndian:	True
Vector.IsHardwareAccelerated:	True
Vector<byte>.Count:	16	# 128bit
Vector<float>.Count:	4	# 128bit
VectorTraitsGlobal.InitCheckSum:	7960961	# 0x00797981
Vector<T>.Assembly.CodeBase:	file:///home/ubuntu/.dotnet/shared/Microsoft.NETCore.App/7.0.8/System.Private.CoreLib.dll
GetTargetFrameworkDisplayName(VectorTextUtil):	.NET 7.0
GetTargetFrameworkDisplayName(TraitsOutput):	.NET 7.0
Vectors.Instance:	VectorTraits128AdvSimdB64

src:	<0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7>	# (0000 0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007)
ShiftLeft:	<0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14>	# (0000 0002 0004 0006 0008 000A 000C 000E)
Equals to BCL ShiftLeft:	True
Equals to ShiftLeft_Const:	True

desc:	<7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0>	# (0007 0006 0005 0004 0003 0002 0001 0000)
Shuffle:	<14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0>	# (000E 000C 000A 0008 0006 0004 0002 0000)
Equals to BCL Shuffle:	True
Equals to Shuffle_Core:	True

ShiftLeft_AcceleratedTypes:	SByte, Byte, Int16, UInt16, Int32, UInt32, Int64, UInt64	# (00001FE0)
Shuffle_AcceleratedTypes:	SByte, Byte, Int16, UInt16, Int32, UInt32, Int64, UInt64, Single, Double	# (00007FE0)

運算結果與X86的相同，只是環境信息不同。
由於CPU支持Arm的AdvSimd指令集, 於是 Vector<byte>.Count 為 16(128bit), Vectors.Instance 為 VectorTraits128AdvSimdB64.

.NET Framework 4.5 on X86

程式: VectorTraits.Sample.NetFw.

VectorTraits.Sample

IsRelease:      True
EnvironmentVariable(PROCESSOR_IDENTIFIER):      Intel64 Family 6 Model 142 Stepping 10, GenuineIntel
Environment.ProcessorCount:     8
Environment.Is64BitProcess:     True
Environment.OSVersion:  Microsoft Windows NT 6.2.9200.0
Environment.Version:    4.0.30319.42000
Stopwatch.Frequency:    10000000
RuntimeEnvironment.GetRuntimeDirectory: C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\
RuntimeInformation.FrameworkDescription:        .NET Framework 4.8.9167.0
RuntimeInformation.OSArchitecture:      X64
RuntimeInformation.OSDescription:       Microsoft Windows 10.0.19045
IntPtr.Size:    8
BitConverter.IsLittleEndian:    True
Vector.IsHardwareAccelerated:   True
Vector<byte>.Count:     32      # 256bit
Vector<float>.Count:    8       # 256bit
VectorTraitsGlobal.InitCheckSum:        -25396097       # 0xFE7C7C7F
Vector<T>.Assembly.CodeBase:    file:///E:/zylSelf/Code/cs/base/VectorTraits/samples/VectorTraits.Sample.NetFw/bin/Release/System.Numerics.Vectors.DLL
GetTargetFrameworkDisplayName(VectorTextUtil):  .NET Standard 1.1
GetTargetFrameworkDisplayName(TraitsOutput):    .NET Framework 4.5
Vectors.Instance:       VectorTraits256Base

src:    <0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7>        # (0000 0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0000 0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007)
ShiftLeft:      <0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14>  # (0000 0002 0004 0006 0008 000A 000C 000E 0000 0002 0004 0006 0008 000A 000C 000E)
Equals to ShiftLeft_Const:      True

desc:   <15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0>  # (000F 000E 000D 000C 000B 000A 0009 0008 0007 0006 0005 0004 0003 0002 0001 0000)
Shuffle:        <14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0>  # (000E 000C 000A 0008 0006 0004 0002 0000 000E 000C 000A 0008 0006 0004 0002 0000)
Equals to Shuffle_Core: True

ShiftLeft_AcceleratedTypes:     SByte, Byte, Int16, UInt16, Int32, UInt32       # (000007E0)
Shuffle_AcceleratedTypes:       None    # (00000000)

Vectors 的 ShiftLeft/Shuffle 都能正常工作.
由於CPU支持X86的Avx2指令集, 於是 Vector<byte>.Count 為 32(256bit). Vectors.Instance 為 VectorTraits256Base. 它不是 VectorTraits256Avx2, 是因為直到 .NET Core 3.0 才支持內在函數.
ShiftLeft_AcceleratedTypes的值含有“Int16”等類型，這表示ShiftLeft在使用這些類型時, 是存在硬體加速的. 本庫巧妙的利用了向量演算法, 即使在沒有內在函數時，也儘量實現了硬體加速.

基準測試結果

數據的單位: 百萬次操作/秒. 數字越大, 性能越好.

ShiftLeft

ShiftLeft: 將向量的每個元素左移指定量.
它是.NET 7.0所新增的向量方法.

ShiftLeft - x86 - lntel Core i5-8250U

說明:

• SumSLLScalar: 使用標量演算法.
• SumSLLNetBcl: 使用BCL的方法(Vector.ShiftLeft), 參數是變數. 註意 .NET 7.0 才提供該方法.
• SumSLLNetBcl_Const: 使用BCL的方法(Vector.ShiftLeft), 參數是常量. 註意 .NET 7.0 才提供該方法.
• SumSLLTraits: 使用本庫的普通方法(Vectors.ShiftLeft), 參數是變數.
• SumSLLTraits_Core: 使用本庫的 Core 尾碼的方法(Vectors.ShiftLeft_Args, Vectors.ShiftLeft_Core), 參數是變數.
• SumSLLConstTraits: 使用本庫的 Const 尾碼的方法(Vectors.ShiftLeft_Const), 參數是常量.
• SumSLLConstTraits_Core: 使用本庫的 ConstCore 尾碼的方法(Vectors.ShiftLeft_Args, Vectors.ShiftLeft_ConstCore), 參數是常量.

BCL的方法(Vector.ShiftLeft) 在X86平臺運行時, 僅 Int16/Int32/Int64 有硬體加速, 而 Byte 沒有硬體加速. 這是可能是因為 Avx2 指令集僅有 16~64位 的左移位指令, 未提供其他類型的指令, BCL便轉為軟體演算法了.
而本庫對於這些數字類型, 會換成由其他指令組合實現的高效演算法. 例如對於 Byte類型, SumSLLConstTraits_Core 在.NET 7.0的值為“32872.874”, 性能是 標量演算法的 32872.874/1480.225≈22.2080 倍, 且是BCL方法的 32872.874/1137.564≈28.8976 倍.
因為X86的內在函數是從.NET Core 3.0開始才提供的. 故對於 Int64類型, 在 .NET Core 3.0 之後才有硬體加速.

對於ShiftLeft來說, 當參數shiftAmount 是常量時, 性能一般會比用變數時更高. 無論是 BCL還是本庫的方法, 都是如此.
使用本庫的 Core 尾碼的方法, 能將部分運算挪到迴圈外去提前處理, 從而優化了性能. 而當 CPU提供了常數參數的指令時（專業術語是“立即數參數”）, 該指令的性能一般會更高. 於是本庫還提供了 ConstCore 尾碼的方法, 會選擇該平臺最快的指令.
因“CPU睿頻”、“其他進程搶占CPU資源”等因素, 有時性能波動比較大. 但請放心, 已經檢查過了Release的程式運行時的彙編指令, 它已經是按最佳硬體指令運行的. 例如下圖.

ShiftLeft - Arm - AWS Arm t4g.small

說明:

• SumSLLScalar: 使用標量演算法.
• SumSLLNetBcl: 使用BCL的方法(Vector.ShiftLeft), 參數是變數. 註意 .NET 7.0 才提供該方法.
• SumSLLNetBcl_Const: 使用BCL的方法(Vector.ShiftLeft), 參數是常量. 註意 .NET 7.0 才提供該方法.
• SumSLLTraits: 使用本庫的普通方法(Vectors.ShiftLeft), 參數是變數.
• SumSLLTraits_Core: 使用本庫的 Core 尾碼的方法(Vectors.ShiftLeft_Args, Vectors.ShiftLeft_Core), 參數是變數.
• SumSLLConstTraits: 使用本庫的 Const 尾碼的方法(Vectors.ShiftLeft_Const), 參數是常量.
• SumSLLConstTraits_Core: 使用本庫的 ConstCore 尾碼的方法(Vectors.ShiftLeft_Args, Vectors.ShiftLeft_ConstCore), 參數是常量.

BCL的方法(Vector.ShiftLeft) 在Arm平臺運行時, 整數類型都有硬體加速. 對於8~64位整數的左移位, AdvSimd指令集都提供了專用指令.
本庫在Arm平臺運行時, 也使用了同樣的指令. 於是性能接近.
因為從 .NET 5.0開始, 才提供了 Arm的內在函數. 故對於 Int64類型, 在 .NET 5.0 之後才有硬體加速.

ShiftRightArithmetic

ShiftRightArithmetic: 將向量的每個有符號元素算術右移指定量.
它是.NET 7.0所新增的向量方法.

ShiftRightArithmetic - x86 - lntel Core i5-8250U

說明:

• SumSRAScalar: 使用標量演算法.
• SumSRANetBcl: 使用BCL的方法(Vector.ShiftRightArithmetic), 參數是變數. 註意 .NET 7.0 才提供該方法.
• SumSRANetBcl_Const: 使用BCL的方法(Vector.ShiftRightArithmetic), 參數是常量. 註意 .NET 7.0 才提供該方法.
• SumSRATraits: 使用本庫的普通方法(Vectors.ShiftRightArithmetic), 參數是變數.
• SumSRATraits_Core: 使用本庫的 Core 尾碼的方法(Vectors.ShiftRightArithmetic_Args, Vectors.ShiftRightArithmetic_Core), 參數是變數.
• SumSRAConstTraits: 使用本庫的 Const 尾碼的方法(Vectors.ShiftRightArithmetic_Const), 參數是常量.
• SumSRAConstTraits_Core: 使用本庫的 ConstCore 尾碼的方法(Vectors.ShiftRightArithmetic_Args, Vectors.ShiftRightArithmetic_ConstCore), 參數是常量.

BCL的方法(Vector.ShiftRightArithmetic) 在X86平臺運行時, 僅 Int16/Int32 有硬體加速, 而 SByte/Int64 沒有硬體加速. 這是可能是因為 Avx2 指令集僅有 16~32位 的算術右移位指令.
而本庫對於這些數字類型, 會換成由其他指令組合實現的高效演算法. 從 .NET Core 3.0 開始, 具有硬體加速.

ShiftRightArithmetic - Arm - AWS Arm t4g.small

Type	Method	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0
Int16	SumSRAScalar	587.279	541.166	607.230	822.580
Int16	SumSRANetBcl				9941.333
Int16	SumSRANetBcl_Const				9938.477
Int16	SumSRATraits	1559.138	4950.480	5645.497	9938.217
Int16	SumSRATraits_Core	1823.509	8388.956	7904.366	9938.584
Int16	SumSRAConstTraits	1808.965	6589.881	7892.407	9871.343
Int16	SumSRAConstTraits_Core	1810.527	8392.943	7896.220	9925.543
Int32	SumSRAScalar	712.668	746.666	747.055	1188.551
Int32	SumSRANetBcl				4861.897
Int32	SumSRANetBcl_Const				4859.816
Int32	SumSRATraits	779.787	2944.169	2945.026	4868.865
Int32	SumSRATraits_Core	914.346	4125.748	4135.353	4862.075
Int32	SumSRAConstTraits	884.914	3266.272	3892.016	4841.364
Int32	SumSRAConstTraits_Core	920.389	4134.164	3893.088	4844.364
Int64	SumSRAScalar	717.640	742.361	742.337	1189.925
Int64	SumSRANetBcl				2468.196
Int64	SumSRANetBcl_Const				2471.434
Int64	SumSRATraits	451.956	1235.429	1233.818	1420.116
Int64	SumSRATraits_Core	435.180	1972.734	1966.992	2465.932
Int64	SumSRAConstTraits	437.799	1962.084	1966.946	2470.825
Int64	SumSRAConstTraits_Core	436.419	2099.303	2097.296	2469.149
SByte	SumSRAScalar	577.766	610.669	672.786	925.515
SByte	SumSRANetBcl				19792.701
SByte	SumSRANetBcl_Const				19792.641
SByte	SumSRATraits	2991.228	11281.229	11275.758	11356.994
SByte	SumSRATraits_Core	3529.326	16818.297	您的分享是我們最大的動力! -Advertisement- 更多相關文章 MyBatis 架構與原理深入解析，面試隨便問！ 作者：七寸知架構 \ 鏈接：https://www.jianshu.com/p/ec40a82cae28 # 1 引言# 本文主要講解JDBC怎麼演變到Mybatis的漸變過程，**重點講解了為什麼要將JDBC封裝成Mybaits這樣一個持久層框架**。再而論述Mybatis作為一個數據持久層框架本 ... Induction of Design Pattern 網上查到的設計模式有23種，通過歸納去認識他們也是一種不錯的視角。 我這邊不按照主流的觀點去劃分為創建型、結構型、行為型三大類，我只歸納為創建型（Creational Class）、簡單功能場景（Simple Method Class）、複雜功能場景（Complex Method Class）三大類 ... 【matplotlib基礎】--圖例 Matplotlib 中的圖例是幫助觀察者理解圖像數據的重要工具。圖例通常包含在圖像中，用於解釋不同的顏色、形狀、標簽和其他元素。 # 1. 主要參數 當不設置圖例的參數時，預設的圖例是這樣的。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplo ... Go 語言內置類型全解析：從布爾到字元串的全維度探究 > 關註微信公眾號【TechLeadCloud】，分享互聯網架構、雲服務技術的全維度知識。作者擁有10+年互聯網服務架構、AI產品研發經驗、團隊管理經驗，同濟本復旦碩，復旦機器人智能實驗室成員，阿裡雲認證的資深架構師，項目管理專業人士，上億營收AI產品研發負責人。 > 本文深入探討了 Go 語言的內 ... 文盤Rust——起手式，CLI程式 我們來看看如何通過幾個步驟快速的實現一個功能相對齊全的CLI程式。和做飯一樣，能夠快速獲得成就感的方式是找半成品直接下鍋炒一盤 ... 2.7 PE結構：重定位表詳細解析 重定位表（Relocation Table）是Windows PE可執行文件中的一部分，主要記錄了與地址相關的信息，它在程式載入和運行時被用來修改程式代碼中的地址的值，因為程式在不同的記憶體地址中載入時，程式中使用到的地址也會受到影響，因此需要重定位表這個數據結構來完成這些地址值的修正。當程式需要被加... ... 2023最新IntelliJ IDEA 激活至2099永久教程 本教程適用於idea所有版本，並支持目前最新的2023.2.1版本。直接激活到2099年，支持windows、mac、linux。本文先講windows，mac和linux的跟win的激活方式大差不差。如果已經有了idea，想激活到2099的直接看步驟5 1.先去idea官網下載，官網下載地址：ht ... 大企業才用的分散式唯一Id，它比GUID好 支持.Net Core(2.0及以上)與.Net Framework(4.5及以上) 可以部署在Docker, Windows, Linux, Mac。 分散式唯一Id，顧名思義，是指在全世界任何一臺電腦上都不會重覆的唯一Id。 在單機/單伺服器/單資料庫的小型應用中，不需要用到這類東西。但在高並 ... 一周排行 -Advertisement- 移動開發（一）：使用.NET MAUI開發第一個安卓APP 移動開發（一）：使用.NET MAUI開發第一個安卓APP 對於工作多年的C#程式員來說，近來想嘗試開發一款安卓APP，考慮了很久最終選擇使用.NET MAUI這個微軟官方的框架來嘗試體驗開發安卓APP，畢竟是使用Visual Studio開發工具，使用起來也比較的順手，結合微軟官方的教程進行了安卓 ... wpf ToggleButton選中效果和一個登錄界面 前言 QuestPDF 是一個開源 .NET 庫，用於生成 PDF 文檔。使用了C# Fluent API方式可簡化開發、減少錯誤並提高工作效率。利用它可以輕鬆生成 PDF 報告、發票、導出文件等。 項目介紹 QuestPDF 是一個革命性的開源 .NET 庫，它徹底改變了我們生成 PDF 文檔的方 ... 彈幕樹洞項目功能新增篇 項目地址 項目後端地址： https://github.com/ZyPLJ/ZYTteeHole 項目前端頁面地址： ZyPLJ/TreeHoleVue (github.com) https://github.com/ZyPLJ/TreeHoleVue 目前項目測試訪問地址： http://tree ... 第27篇 sqlserver2022詳細安裝步驟 話不多說，直接開乾 一.下載 1.官方鏈接下載： https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads 2.在下載目錄中找到下麵這個小的安裝包 SQL2022-SSEI-Dev.exe，運行開始下載SQL server； 二. ... .NET 開源高性能 MQTT 類庫 前言 隨著物聯網（IoT）技術的迅猛發展，MQTT（消息隊列遙測傳輸）協議憑藉其輕量級和高效性，已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫，為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ... Serilog文檔翻譯系列（六） - 可用的接收器、增強器、格式化輸出 Serilog支持多種接收器用於日誌存儲，增強器用於添加屬性，LogContext管理動態屬性，支持多種輸出格式包括純文本、JSON及ExpressionTemplate。還提供了自定義格式化選項，適用於不同需求。 ... 警惕 Visual Studio 屬性求值副作用導致邏輯不符合預期 目錄簡介獲取 HTML 文檔解析 HTML 文檔測試參考文章 簡介 動態內容網站使用 JavaScript 腳本動態檢索和渲染數據，爬取信息時需要模擬瀏覽器行為，否則獲取到的源碼基本是空的。 本文使用的爬取步驟如下： 使用 Selenium 獲取渲染後的 HTML 文檔 使用 HtmlAgility ... [使用目前最新版]HybridCLR6.9.0+YooAsset2.2.4實現純C# Unity熱更新方案 (一) 1.前言 什麼是熱更新 游戲或者軟體更新時，無需重新下載客戶端進行安裝，而是在應用程式啟動的情況下，在內部進行資源或者代碼更新 Unity目前常用熱更新解決方案 HybridCLR，Xlua，ILRuntime等 Unity目前常用資源管理解決方案 AssetBundles，Addressable， ... 在 ASP.NET Core Web API 中使用操作篩選器統一處理通用操作 本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺，其實像阿裡雲，騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後，它會送 ... 第28篇 如何.net中實現高效可靠數據同步api 通過以下方式可以高效，並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計，確保API端點明確，並使用適當的HTTP方法（如POST用於創建，PUT用於更新）。 設計清晰的請求和響應模型，以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證，確保接收到的數據符合預期格 ... 所有分類 NET技術 編程語言 軟件設計 WEB前端 手機開發 數據庫技術 操作系統