Вашему вниманию предлагается небольшой обзор возможностей векторизации алгоритмов в .NET Framework и .NETCORE. Цель статьи познакомить с этими приёмами тех, кто их вообще не знал и показать, что .NET не сильно отстаёт от "настоящих, компилируемых" языков для нативной
разработки.  Я только начинаю изучать приёмы векторизации, так что если кто из сообщества укажет мне на явные косяк, или предложит улучшенные версии описанных ниже алгоритмов, то буду дико рад. В .NET SIMD впервые появился в 2015 году с выходом .NET Framework 4.6. Тогда были добавлены типы Matrix3x2, Matrix4x4, Plane, Quaternion, Vector2, Vector3 и Vector4, которые позволили прозводить векторизированные вычисления. Позже был добавлен тип Vector<T>, который предоставил больше возможностей для векторизации алгоритмов. Но многие программисты всё равно были недовольны, т.к. вышеописанные типы ограничивали поток мыслей программиста и не давали возможности использовать полную мощь SIMD-инструкций современных процессоров. Уже в наше время, в .NET Core 3.0 Preview появилось пространство имён System.Runtime.Intrinsics, которое предоставляет гораздо большую свободу в выборе инструкций. Чтобы получить наилучшие результаты в скорости надо использовать RyuJit и нужно либо собирать под x64, либо отключить Prefer 32-bit и собирать под AnyCPU. Все бенчмарки я запускал на компьютере с процессором Intel Core i7-6700 CPU 3.40GHz (Skylake). Я решил начать с классической задачи, которую часто пишут первой, когда речь заходит про векторизацию. Это задача нахождения суммы элементов массива. Напишем четыре реализации этой задачи, будем суммировать элементы массива Array: Самая очевидная С использованием LINQ С использованием векторов из System.Numerics: С использованием кода из пространства System.Runtime.Intrinsics: Я запустил бенчмарк на эти 4 метода у себя на компьютере и получил такой результат: Видно, что решения с Vectors и Intrinsics очень сильно выигрывают в скорости по сравнению с очевидным решением и с LINQ. Теперь надо разобраться что происходит в этих двух методах. Рассмотрим подробнее метод Vectors: Если взглянуть в код метода Intrinsics: То можно увидеть, что он очень похож на Vectors за некоторым исключением: Надо сравнить два массива байт. Собственно это та задача, из-за которой я начал изучать SIMD в .NET. Напишем опять несколько методов для бенчмарка, будем сравнивать два массива: ArrayA и ArrayB: Самое очевидное решение: Решение через LINQ: Решение через функцию MemCmp: С использованием векторов из System.Numerics: С использованием Intrinsics: Результат бэнчмарка на моём компьютере: Весь код этих методов, думаю, понятен, за исключением двух строк в Intrinsics: В первой два вектора сравниваются на равенство и результат сохраняется в вектор areEqual, у которого в элемент на конкретной позиции все биты выставляются в 1, если соответствующие элементы в va и vb равны. Получается, что если векторы из байт va и vb полностью равны, то в areEquals все элементы должны равняться 255 (11111111b). Т.к. Avx2.CompareEqual является обёрткой над _mm256_cmpeq_epi8, то на сайте Intel можно посмотреть псевдокод этой операции:
Метод MoveMask из вектора делает 32-х битное число. Значениями битов являются старшие биты каждого из 32 однобайтовых элементов вектора. Псевдокод можно посмотреть здесь. Таким образом, если какие-то байты в va и vb не совпадают, то в areEqual соответствующие байты будут равны 0, следовательно старшие биты этих байт тоже будут равны 0, а значит и соответствующие биты в ответе Avx2.MoveMask тоже будут равны 0 и сравнение с equalsMask не пройдёт. Разберём небольшой пример, приняв что длина вектора 8 байт (чтобы писать было меньше): Иногда требуется посчитать сколько раз конкретный элемент встречается в коллекции, например, интов, этот алгоритм тоже можно ускорить. Напишем несколько методов для сравнения, будем искать в массиве Array элемент Item. Самый очевидный: с использованием LINQ: с использованием векторов из System.Numerics.Vectors: С использованием Intrinsics: Результат бенчмарка на моём компьютере: Методы Vectors и Intrinsics полностью совпадают в логике, отличия только в реализации конкретных операций. Идея в целом такая: Весь код из статьи можно найти на GitHub Я рассмотрел лишь очень малую часть возможностей, которые предоставляет .NET для векторизации вычислений. За полным и актуальным список доступных интринсиков в .NETCORE под x86 можно обратиться к исходному коду. Удобно, что там в C# файлах в summary каждого интринсика есть его же название из мира C, что упрощает и понимание назначения этого интринсика, и перевод уже существующих С++/С алгоритмов на .NET. Документация по System.Numerics.Vector доступна на msdn. На мой вгляд, у .NET есть большое преимущество перед C++, т.к. JIT компиляция происходит уже на клиентской машине, то компилятор может оптимизировать код под конкретный клиентский процессор, предоставляя максимальную производительность. При этом программист для написания быстрого кода может оставаться в рамках одного языка и технологий. UPD (15.09.2019): В бенчмарках я использовал IterationSetup, которые, как выяснилось, может сильно влиять на показатели бенчмарков, которые отрабатывают меньше чем за 100мс. Если переделать на GlobalSetup, то результаты будут вот такие. Сумма элементов массива: Сравнение двух массивов: Количество вхождений элемента в массив: