「System.Numerics.Vector＜T＞」を編集中

System.Numerics.Vector<T>はSIMDレジスタを表す不変の構造体である。

こいつを使うと[[.NET]]の[[ランタイム]]が上手いこと解釈して[[SIMD]]で加速される。

なお「SIMD演算器がある場合に」と注釈があり、加速されないこともあるようなことが書いてあるが、 [[Android]]最初期の[[T-01C]]などに搭載された[[Snapdragon S1]]（[[QSD8250]]）ですら[[SIMD]]（[[NEON]]）を搭載しているわけで、 いまどき[[SIMD]]が搭載されていない[[CPU]]は存在するのか謎である。 というか、それより下のクラスの組み込み系[[CPU]]で[[.NET]]がまともに動くのか謎である。

Vector<T>はVector<T>.Countの大きさの配列のようなものである。 Vector<int>は「intが8個の配列」のような感じだ。

あとは普通に[[四則演算]]などをすると内部で[[ベクトル演算]]が行われる。

*https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/api/system.numerics.vector-1?view=netcore-3.1
<source lang="csharp">
var v1 = Vector<int>(1,2,3,4,5,6,7,8);
var v2 = Vector<int>(1,2,3,4,5,6,7,8);

// ベクトル演算が行われる
var v3 = v1 + v2;
// v3 = <2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16>
</source>四則演算だけでなくVectorクラスにはMinやMaxやDotなども用意されている。

*https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/api/system.numerics.vector?view=netcore-3.1

==Vector<T>.Countプロパティ==
1つのVector<T>構造体に格納可能な変数の数を得られる。 CPUのSIMDレジスタの幅だな。<source lang="csharp">
// SIMDレジスタにintを格納できる数
var regs = Vector<int>.Count;

// intのビット数
var bits = sizeof(int) * 8;

// SIMDレジスタのビット数
var simd = bits * count;

Console.WriteLine($"{simd}bit = {bits}bit * {regs}unit");
// 256bit = 32bit * 8unit

</source>
==Vector<T>のコンストラクタ==
引数１つ指定するとVector<T>.Countの数だけ埋め尽くされる。
 var v = new Vector<int>(1);
 // v = <1,1,1,1,1,1,1,1>;
引数に配列を指定するとVector<T>.Countの数だけ埋め尽くされる。
 var v = new Vector<int>(new[]{1,2,3,4,5,6,7,8});
 // v = <1,2,3,4,5,6,7,8>;
配列の要素数がVector<T>.Countより多いと、多い分は無視される。以下だと1から8までが格納される。
 var v = new Vector<int>(new[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10});
 // v = <1,2,3,4,5,6,7,8>;
index引数を指定すると配列のその位置から格納される。以下だと3から10までが格納される。巨大な配列を逐次処理するのに便利だな。
 var v = new Vector<int>(new[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}, index:2);
 v = <3,4,5,6,7,8,9,10>;
配列の要素数がVector<T>.Countより少ないと、System.IndexOutOfRangeExceptionを吐く。 巨大な配列をインデックス指定でぶん回す場合は配列の要素数がVector<T>.Countで割り切れるようにパディングするといいな。
 var v = new Vector<int>(new[]{1,2,3,4,5,6,7});
 // System.IndexOutOfRangeException

== 使ってみる ==
基本は以下の繰り返し。
* 配列の一部分をVector<T>に格納する
* ベクトル演算を実行する
* 演算結果のVector<T>を配列に書き戻す

<source lang="csharp">
// 配列を用意する
var array = Enumerable.Range(0, 1024).ToArray();
var arraySize = array.Length;

// SIMDサイズ
var simdSize = Vector<int>.Count;

// インクリメント用
var one = Vector<int>.One;

// 実行
for (int index = 0; index < arraySize; index += simdSize)
{
    // 配列をSIMDレジスタに格納
    var vector = new Vector<int>(array, index);

    // ベクトル演算Add
    vector += one;

    // SIMDレジスタを配列に書き戻す
    vector.CopyTo(array, index);
}
</source>

== ベンチマーク ==
[[BenchmarkDotNet]]で単純な[[インクリメント]]を比較してみた。

備考：比較対象のScalarOpはこんな感じ。
<source lang="csharp">
for (int index = 0; index < arraySize; index ++)
{
    array[index] += 1;
}
</source>

結果。
<source>
BenchmarkDotNet=v0.12.1, OS=macOS Catalina 10.15.4 (19E287) [Darwin 19.4.0]
Intel Core i7-8700B CPU 3.20GHz (Coffee Lake), 1 CPU, 12 logical and 6 physical cores
.NET Core SDK=3.1.300
  [Host]     : .NET Core 3.1.4 (CoreCLR 4.700.20.20201, CoreFX 4.700.20.22101), X64 RyuJIT
  Job-AGKFKU : .NET Core 3.1.4 (CoreCLR 4.700.20.20201, CoreFX 4.700.20.22101), X64 RyuJIT

InvocationCount=1  UnrollFactor=1  

|   Method | ArraySize |      Mean |     Error |   StdDev |    Median |
|--------- |---------- |----------:|----------:|---------:|----------:|
| ScalarOp |       512 | 320.43 ns | 10.136 ns | 29.89 ns | 315.00 ns |
| VectorOp |       512 | 159.76 ns |  9.236 ns | 27.09 ns | 166.50 ns |
| ScalarOp |      1024 | 574.93 ns | 13.965 ns | 13.06 ns | 575.00 ns |
| VectorOp |      1024 | 169.69 ns |  9.599 ns | 28.00 ns | 170.50 ns |
</source>

加速されすぎ。