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个人网站可以做产品宣传吗,怎么打开手机app,厦门人才网唯一官网招聘,vivo官方网站进入什么是 SIMDSIMD#xff08;Single Instruction, Multiple Data#xff09; 译为 单指令多数据#xff0c;是一种并行计算技术#xff0c;允许单条指令同时对多个数据元素进行操作#xff0c;从而提高计算效率。与 SIMD 相对的是 SISD#xff08;Single Instruction, Sin…什么是 SIMDSIMDSingle Instruction, Multiple Data 译为 单指令多数据是一种并行计算技术允许单条指令同时对多个数据元素进行操作从而提高计算效率。与 SIMD 相对的是 SISDSingle Instruction, Single Data单指令单数据即每条指令只处理一个数据元素。现在的大多数 CPU 都支持 SIMD 指令集例如 Intel 的 SSE 和 AVXARM 的 NEON 等。如果我们要对两组数组进行加法运算传统方法SISD是逐个元素相加而使用 SIMD 技术可以一次性将多个元素加载到向量寄存器中并执行单一的加法指令从而显著提高计算效率。SIMD 图示下面我们通过一个简单的示例对比传统的数组加法和使用 SIMD 优化后的数组加法在性能上的差异。例子中会对两个浮点数组进行加法运算把结果存储在第三个数组中。using System.Runtime.Intrinsics;using BenchmarkDotNet.Attributes;using BenchmarkDotNet.Running;[MemoryDiagnoser]public class SimdBenchmark{private float[] _arrA;private float[] _arrB;private float[] _resultArray;private readonly int _dataSize 1_000_000;[GlobalSetup]public void Setup(){var random new Random();_arrA new float[_dataSize];_arrB new float[_dataSize];_resultArray new float[_dataSize];for (int i 0; i _dataSize; i){_arrA[i] (float)random.NextDouble() * 10f;_arrB[i] (float)random.NextDouble() * 10f;}}[Benchmark]public void NormalAdd(){for (int i 0; i _dataSize; i){_resultArray[i] _arrA[i] _arrB[i];}}[Benchmark]public void SimdAdd(){// 每次处理 4 个元素int simdLength Vector128float.Count; // 4int i 0;// 处理可被 SIMD 整除的部分for (; i _dataSize - simdLength; i simdLength){// 表示从数组的第 i 个位置开始加载数据到向量中, 每次加载 4 个 floatvar va Vector128.LoadUnsafe(ref _arrA[i]);var vb Vector128.LoadUnsafe(ref _arrB[i]);(va vb).CopyTo(_resultArray, i);}// 处理尾部不足 4 个的元素for (; i _dataSize; i){_resultArray[i] _arrA[i] _arrB[i];}}}public class Program{public static void Main(string[] args){BenchmarkRunner.RunSimdBenchmark();}}BenchmarkDotNet v0.15.6, macOS Sequoia 15.7.2 (24G325) [Darwin 24.6.0]Apple M2 Max, 1 CPU, 12 logical and 12 physical cores.NET SDK 10.0.100[Host] : .NET 10.0.0 (10.0.0, 10.0.25.52411), Arm64 RyuJIT armv8.0-aDefaultJob : .NET 10.0.0 (10.0.0, 10.0.25.52411), Arm64 RyuJIT armv8.0-a| Method | Mean | Error | StdDev | Allocated ||---------- |---------:|--------:|--------:|----------:|| NormalAdd | 901.8 us | 4.36 us | 3.64 us | - || SimdAdd | 300.2 us | 2.56 us | 2.27 us | - |笔者在 MacBook Pro M2 Max 上测试使用 SIMD 优化后的数组加法运算相比传统方法性能提升了约 3 倍。此例子也可以在 Windows 和 Linux 上运行有兴趣的读者可以自行测试不同平台的性能差异。SIMD 基础 APISystem.Runtime.Intrinsics 命名空间#.NET 为我们提供了下面三个命名空间来使用 SIMD 技术System.Runtime.Intrinsics 包含用于创建和传递各种大小和格式的寄存器状态的类型。System.Runtime.Intrinsics.X86 包含特定于 x86/x64 架构的 SIMD 指令集的类型。System.Runtime.Intrinsics.Arm 包含特定于 ARM 架构的 SIMD 指令集的类型。System.Runtime.Intrinsics 命名空间中定义了表示不同大小向量的结构体和提供创建及操作这些向量的静态类。结构体类型 描述Vector64T 表示指定数值类型的 64 位向量该向量适用于并行算法的低级别优化。Vector128T 表示指定数值类型的 128 位向量该向量适用于并行算法的低级别优化。Vector256T 表示指定数值类型的 256 位向量该向量适用于并行算法的低级别优化。Vector512T 表示指定数值类型的 512 位向量该向量适用于并行算法的低级别优化。静态类类型 描述Vector64 提供静态方法的集合用于在 64 位向量上创建、操作和以其他方式操作。Vector128 提供静态方法集合用于在 128 位向量上创建、操作和以其他方式操作。Vector256 提供静态方法集合用于在 256 位向量上创建、操作和以其他方式操作。Vector512 提供静态方法的集合用于在 512 位向量上创建、操作和以其他方式操作。System.Runtime.Intrinsics.X86 和 System.Runtime.Intrinsics.Arm 命名空间中定义了特定于各自架构的 SIMD 指令集的类这些类提供了访问底层硬件 SIMD 指令的能力。常见的指令集类例如类型 描述Sse 提供对 x86/x64 SSE 指令集的访问。Sse2 提供对 x86/x64 SSE2 指令集的访问。Avx 提供对 x86/x64 AVX 指令集的访问。Avx2 提供对 x86/x64 AVX2 指令集的访问。AdvSimd 提供对 ARM Advanced SIMDNEON指令集的访问。更详细的列表可以参考官方文档System.Runtime.Intrinsics.X86 命名空间System.Runtime.Intrinsics.Arm 命名空间如何理解向量的大小#向量的大小如 64 位、128 位、256 位、512 位指的是向量寄存器能够容纳的数据总位数。每个向量寄存器可以存储多个数据元素这些数据元素的类型和数量取决于向量的大小和数据类型的位数。例如开头用到的 Vector128float它表示一个 128 位的向量寄存器可以存储 4 个 32 位的浮点数因为 128 / 32 4。如果是用来存储 64 位的双精度浮点数double则 Vector128double 可以存储 2 个双精度浮点数因为 128 / 64 2。using System.Runtime.Intrinsics;// 创建一个 128 位的向量存储 16 个 8 位的 字节Vector128byte vectorByte Vector128.Create((byte)1, (byte)2, (byte)3, (byte)4,(byte)5, (byte)6, (byte)7, (byte)8,(byte)9, (byte)10, (byte)11, (byte)12,(byte)13, (byte)14, (byte)15, (byte)16);// 创建一个 128 位的向量存储 4 个 32 位的 浮点数Vector128float vectorFloat Vector128.Create(1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f);// 创建一个 256 位的向量存储 8 个 32 位的 浮点数Vector256float vector256Float Vector256.Create(1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f);// 创建一个 128 位的向量存储 2 个 64 位的 双精度浮点数Vector128double vectorDouble Vector128.Create(1.0, 2.0);// 创建一个 256 位的向量存储 4 个 64 位的 双精度浮点数Vector256double vector256Double Vector256.Create(1.0, 2.0, 3.0, 4.0);跨平台实现方式#.NET 的 SIMD 提供了跨平台的实现方式。无论是在 x86/x64 还是 ARM 架构上.NET 都会根据运行时环境自动选择合适的 SIMD 指令集来执行向量化操作。VectorXXX 为我们提供了一组静态方法用于创建和操作向量。例如Vector128.Add 方法用于对两个 128 位向量执行加法运算。我们也可以直接使用运算符号来进行向量运算例如 、-、*、/ 等。VectorXXXT 结构体重载了这些运算符使得向量运算更加直观和简洁。下面这个例子使用 Vector128float 来进行浮点数的 SIMD 运算using System.Runtime.Intrinsics;// 创建两个 128 位的浮点向量Vector128float vectorA Vector128.Create(1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f);Vector128float vectorB Vector128.Create(5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f);// 执行加法运算// 等效于 vectorA vectorBvar result Vector128.Add(vectorA, vectorB);// 输出结果Console.WriteLine($Result: {result});Result: 6, 8, 10, 12可以使用VectorXXX.IsHardwareAccelerated 检查某个宽度是可以硬件加速VectorXXX.IsSupported 检查特定宽度类型组合是否可用。// 检查宽度是否有硬件加速128位Console.WriteLine(Vector128.IsHardwareAccelerated? 128 位向量操作可硬件加速: 128 位向量操作不支持硬件加速);// 检查某种具体类型的向量是否被支持Console.WriteLine(Vector128float.IsSupported? Vector128float 受支持: Vector128float 不受支持);但 VectorXXX.IsHardwareAccelerated 仅仅表示该宽度的向量操作是否可以使用硬件加速和 VectorXXXT.IsSupported 并没有关系。即使 Vector512T.IsHardwareAccelerated 是 falseVector512T.IsSupported 也可能是 true最终会降级为 Vector256T 或 Vector128T 来实现。Console.WriteLine(Vector512.IsHardwareAccelerated ? Vector512 支持硬件加速 : Vector512 不支持硬件加速);Console.WriteLine(Vector256.IsHardwareAccelerated ? Vector256 支持硬件加速 : Vector256 不支持硬件加速);Console.WriteLine(Vector128.IsHardwareAccelerated ? Vector128 支持硬件加速 : Vector128 不支持硬件加速);Console.WriteLine(Vector128int.IsSupported ? Vector128int 支持 : Vector128int 不支持);Console.WriteLine(Vector256int.IsSupported ? Vector256int 支持 : Vector256int 不支持);Console.WriteLine(Vector512int.IsSupported ? Vector512int 支持 : Vector512int 不支持);Vector512int vectorA Vector512.Create(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16);Vector512int vectorB Vector512.Create(16, 15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1);Vector512int result Vector512.Add(vectorA, vectorB);Console.WriteLine(result: result);Vector512 不支持硬件加速Vector256 不支持硬件加速Vector128 支持硬件加速Vector128int 支持Vector256int 支持Vector512int 支持result: 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17如果 Vector128.IsSupported 是false使用 VectorXXX 结构体会抛出 PlatformNotSupportedException 异常。Console.WriteLine(Vector128bool.IsSupported ? Vector128bool 支持 : Vector128bool 不支持);Vector128bool v new Vector128bool();v v.WithElement(0, true);Vector128bool 不支持Unhandled exception. System.NotSupportedException: Specified type is not supportedat System.Runtime.Intrinsics.Vector1281.get_Count()SIMD 指令集的使用#在使用 SIMD 指令集之前通常需要检查当前平台是否支持特定的指令集。可以通过调用指令集类的 IsSupported 属性来进行检查。例如using System.Runtime.Intrinsics.X86;Console.WriteLine(Sse.IsSupported ? SSE 指令集受支持 : SSE 指令集不受支持);一旦确认指令集受支持就可以使用该指令集类提供的静态方法来执行 SIMD 操作。例如使用 Sse 类的 Add 方法来对两个 128 位向量执行加法运算using System.Runtime.Intrinsics;using System.Runtime.Intrinsics.X86;if (Sse.IsSupported){// 创建两个 128 位的浮点向量Vector128float vectorA Vector128.Create(1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f);Vector128float vectorB Vector128.Create(5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f);// 使用 SSE 指令集执行加法运算var result Sse.Add(vectorA, vectorB);// 输出结果Console.WriteLine($Result: {result});}else{Console.WriteLine(SSE 指令集不受支持);}Result: 6, 8, 10, 12如果是在 ARM 架构上可以使用 AdvSimd 类来执行类似的操作using System.Runtime.Intrinsics;using System.Runtime.Intrinsics.Arm;if (AdvSimd.IsSupported){// 创建两个 128 位的浮点向量Vector128float vectorA Vector128.Create(1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f);Vector128float vectorB Vector128.Create(5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f);// 使用 AdvSimd 指令集执行加法运算var result AdvSimd.Add(vectorA, vectorB);// 输出结果Console.WriteLine($Result: {result});}else{Console.WriteLine(AdvSimd 指令集不受支持);}Result: 6, 8, 10, 12选择合适的向量创建方式#在创建向量时可以根据具体需求选择不同的创建方式VectorXXX.Create适用于创建包含特定值的向量适合少量元素的初始化。VectorXXX.Load 和 VectorXXX.LoadUnsafe适用于从数组中加载数据到向量适合大量数据的处理。Load 方法的参数是 指针 类型需要使用 unsafe 代码块而 LoadUnsafe 方法则可以直接传递 托管指针ref。在处理开头的数组加法示例中我们使用了 Vector128.LoadUnsafe 来从数组中加载数据因为这样可以获得更好的性能。下面是三种创建向量的方式在处理数组算法时的性能对比[MemoryDiagnoser]public class SimdBenchmark{private float[] _arrA;private float[] _arrB;private float[] _resultArray;private readonly int _dataSize 1_000_000;[GlobalSetup]public void Setup(){var random new Random();_arrA new float[_dataSize];_arrB new float[_dataSize];_resultArray new float[_dataSize];for (int i 0; i _dataSize; i){_arrA[i] (float)random.NextDouble() * 10f;_arrB[i] (float)random.NextDouble() * 10f;}}[Benchmark]public void Vector128CreateAdd(){int simdLength Vector128float.Count; // 4int i 0;for (; i _dataSize - simdLength; i simdLength){var va Vector128.Create(_arrA[i], _arrA[i 1], _arrA[i 2], _arrA[i 3]);var vb Vector128.Create(_arrB[i], _arrB[i 1], _arrB[i 2], _arrB[i 3]);(va vb).CopyTo(_resultArray, i);}for (; i _dataSize; i){_resultArray[i] _arrA[i] _arrB[i];}}[Benchmark]public unsafe void Vector128LoadAdd(){int simdLength Vector128float.Count;int i 0;fixed (float* pA _arrA)fixed (float* pB _arrB){for (; i _dataSize - simdLength; i simdLength){var va Vector128.Load(pA i);var vb Vector128.Load(pB i);(va vb).CopyTo(_resultArray, i);}}for (; i _dataSize; i){_resultArray[i] _arrA[i] _arrB[i];}}[Benchmark]public void Vector128LoadUnsafeAdd(){int simdLength Vector128float.Count; // 4int i 0;for (; i _dataSize - simdLength; i simdLength){var va Vector128.LoadUnsafe(ref _arrA[i]);var vb Vector128.LoadUnsafe(ref _arrB[i]);(va vb).CopyTo(_resultArray, i);}for (; i _dataSize; i){_resultArray[i] _arrA[i] _arrB[i];}}}public class Program{public static void Main(string[] args){BenchmarkRunner.RunSimdBenchmark();}}BenchmarkDotNet v0.15.6, macOS Sequoia 15.7.2 (24G325) [Darwin 24.6.0]Apple M2 Max, 1 CPU, 12 logical and 12 physical cores.NET SDK 10.0.100[Host] : .NET 10.0.0 (10.0.0, 10.0.25.52411), Arm64 RyuJIT armv8.0-aDefaultJob : .NET 10.0.0 (10.0.0, 10.0.25.52411), Arm64 RyuJIT armv8.0-a| Method | Mean | Error | StdDev | Allocated ||----------------------- |---------:|--------:|--------:|----------:|| Vector128CreateAdd | 489.3 us | 4.99 us | 4.17 us | - || Vector128LoadAdd | 186.3 us | 2.56 us | 2.27 us | - || Vector128LoadUnsafeAdd | 302.7 us | 2.83 us | 2.36 us | - |从结果可以看出使用 Vector128.Load 从内存中加载数据的性能最好其次是 Vector128.LoadUnsafe而使用 Vector128.Create 初始化向量的性能最差。但需要注意的是VectorXXX.Load 需要在 unsafe 代码块中使用而 VectorXXX.LoadUnsafe 则可以直接传递托管指针ref使用起来更方便一些。System.Numerics 命名空间中的 SIMD 支持基于 System.Runtime.Intrinsics.NET 还提供了别的更高级别的 SIMD 支持。比如在 System.Numerics 这个命名空间提供了一些易于使用的类型如 VectorT 和 Matrix4x4简化了 SIMD 编程。VectorT 结构体#VectorT 是一个通用的向量类型支持多种数值类型如 int、float、double 等。它会根据硬件能力自动选择最佳的向量大小如 128 位或 256 位从而实现跨平台的 SIMD 优化。如果硬件不支持 SIMDVectorT 会退化为普通的标量操作。下面是一个使用 VectorT 进行数组加法的示例var vectorSize Vectorfloat.Count; // 获取向量大小元素个数float[] arrayA new float[1000];float[] arrayB new float[1000];float[] resultArray new float[1000];for (int i 0; i arrayA.Length - vectorSize; i vectorSize){// 表示从数组的第 i 个位置开始加载数据到向量中每次加载 vectorSize 个 floatvar va Vector.LoadUnsafe(ref arrayA[i]);var vb Vector.LoadUnsafe(ref arrayB[i]);// 下面是等价写法// var va new Vectorfloat(arrayA, i);// var vb new Vectorfloat(arrayB, i);(va vb).CopyTo(resultArray, i);}我们可以通过 VectorT.Count 属性获取当前硬件支持的向量中可以容纳的元素数量。下面我们把把 VectorT 加入到前面的基准测试中[Benchmark]public void VectorAdd(){// 每次处理 4 个元素int simdLength Vectorfloat.Count; // 4int i 0;// 处理可被 SIMD 整除的部分for (; i _dataSize - simdLength; i simdLength){// 表示从数组的第 i 个位置开始加载数据到向量中var va Vector.LoadUnsafe(ref _arrA[i]);var vb Vector.LoadUnsafe(ref _arrB[i]);(va vb).CopyTo(_resultArray, i);}// 处理尾部不足 4 个的元素for (; i _dataSize; i){_resultArray[i] _arrA[i] _arrB[i];}}BenchmarkDotNet v0.15.6, macOS Sequoia 15.7.2 (24G325) [Darwin 24.6.0]Apple M2 Max, 1 CPU, 12 logical and 12 physical cores.NET SDK 10.0.100[Host] : .NET 10.0.0 (10.0.0, 10.0.25.52411), Arm64 RyuJIT armv8.0-aDefaultJob : .NET 10.0.0 (10.0.0, 10.0.25.52411), Arm64 RyuJIT armv8.0-a| Method | Mean | Error | StdDev | Allocated ||------------- |---------:|--------:|--------:|----------:|| NormalAdd | 911.2 us | 9.09 us | 8.50 us | - || Vector128Add | 301.3 us | 1.90 us | 1.59 us | - || VectorAdd | 300.9 us | 2.61 us | 2.44 us | - |此处 Vectorfloat 使用的和之前 Vector128float 相同的底层实现性能表现也基本一致。Vector2、Vector3 和 Vector4 结构体#System.Numerics 命名空间还提供了 Vector2、Vector3 和 Vector4 结构体分别表示二维、三维和四维向量常用于图形和物理计算中。using System.Numerics;// 创建 Vector3 实例Vector3 vector1 new Vector3(1.0f, 2.0f, 3.0f);Vector3 vector2 new Vector3(4.0f, 5.0f, 6.0f);// 向量加法Vector3 resultAdd Vector3.Add(vector1, vector2);Console.WriteLine($Addition: {resultAdd}); // 输出: 5, 7, 9// 向量点乘float dotProduct Vector3.Dot(vector1, vector2);Console.WriteLine($Dot Product: {dotProduct}); // 输出: 32// 向量归一化Vector3 normalized Vector3.Normalize(vector1);Console.WriteLine($Normalized: {normalized}); // 输出: 0.2672612, 0.5345225, 0.8017837如果我们去看 Vector3 结构体的源码实现会发现它内部使用了 SIMD 技术来优化向量运算public struct Vector3 : IEquatableVector3, IFormattable{/// summaryThe X component of the vector./summarypublic float X;/// summaryThe Y component of the vector./summarypublic float Y;/// summaryThe Z component of the vector./summarypublic float Z;public Vector3(float x, float y, float z) this Vector3.Create(x, y, z);public static Vector3 Create(float x, float y, float z){return Vector128.Create(x, y, z, 0.0f).AsVector3();}// 省略其他成员...}Matrix2x2、Matrix3x2 和 Matrix4x4 结构体#System.Numerics 还提供了 Matrix2x2、Matrix3x2 和 Matrix4x4 结构体用于表示二维和三维空间中的矩阵常用于变换和投影计算。using System.Numerics;// 创建一个 4x4 矩阵Matrix4x4 matrix Matrix4x4.CreateRotationX((float)(Math.PI / 4));Vector3 point new Vector3(1.0f, 0.0f, 0.0f);// 使用矩阵变换点Vector3 transformedPoint Vector3.Transform(point, matrix);Console.WriteLine($Transformed Point: {transformedPoint});Transformed Point: 1, 0, 0其他 SIMD 的使用场景举例字母大小写转换#在 ASCII 码表的设计中大写字母和小写字母之间的差异仅在于第 6 位从右往左数。大写字母的第 6 位为 0而小写字母的第 6 位为 1。因此我们可以通过对字符的二进制表示进行按位操作来实现大小写转换。示例字母 A B C D 的 ASCII 编码对照字符 ASCII 十进制 ASCII 十六进制 二进制表示A 65 0x41 01000001B 66 0x42 01000010C 67 0x43 01000011D 68 0x44 01000100a 97 0x61 01100001b 98 0x62 01100010c 99 0x63 01100011d 100 0x64 01100100可以看到对应的大写和小写之间二进制的第 6 位从右数值为 32即 0x20状态不同大写第 6 位为 0小写第 6 位为 1这样只需用使用异或操作XOR即可实现大小写转换Console.WriteLine((char)(a ^ 0x20)); // 输出 AConsole.WriteLine((char)(A ^ 0x20)); // 输出 a在 System.Text 命名空间中.NET 提供了 Ascii 类里面包含了一些用于 ASCII 字符处理的静态方法。我们可以利用 SIMD 技术来实现高效的大小写转换。public static class Ascii{public static OperationStatus ToUpper(ReadOnlySpanbyte source, Spanbyte destination, out int bytesWritten);public static OperationStatus ToLower(ReadOnlySpanbyte source, Spanbyte destination, out int bytesWritten);public static OperationStatus ToUpperInPlace(Spanbyte value, out int bytesWritten);public static OperationStatus ToLowerInPlace(Spanbyte value, out int bytesWritten);public static OperationStatus ToUpper(ReadOnlySpanchar source, Spanchar destination, out int charsWritten);public static OperationStatus ToLower(ReadOnlySpanchar source, Spanchar destination, out int charsWritten);public static OperationStatus ToUpperInPlace(Spanchar value, out int charsWritten);public static OperationStatus ToLowerInPlace(Spanchar value, out int charsWritten);}public enum OperationStatus{/// summaryThe entire input buffer has been processed and the operation is complete./summaryDone,/// summaryThe input is partially processed, up to what could fit into the destination buffer. The caller can enlarge the destination buffer, slice the buffers appropriately, and retry./summaryDestinationTooSmall,/// summaryThe input is partially processed, up to the last valid chunk of the input that could be consumed. The caller can stitch the remaining unprocessed input with more data, slice the buffers appropriately, and retry./summaryNeedMoreData,/// summaryThe input contained invalid bytes which could not be processed. If the input is partially processed, the destination contains the partial result. This guarantees that no additional data appended to the input will make the invalid sequence valid./summaryInvalidData,}参数的重载有 byte 和 char 两种分别用于处理保存为 byte 和 char 类型的 ASCII 字符数据。如果是从 IO 流中读取数据进行大小写转换可以使用 Spanbyte 版本如果是处理 char 数组或字符串则使用 Spanchar 版本。ToUpper 和 ToLower 方法会将源数据转换为目标数据并返回一个 OperationStatus 枚举值指示操作的状态。ToUpperInPlace 和 ToLowerInPlace 方法则会直接在原始数据上进行大小写转换。需要注意的是这些方法仅处理 ASCII 范围内的字符0-127对于非 ASCII 字符不会进行任何转换。这些方法并不能替代 string.ToUpper 等方法来获取 string 的大写或小写形式。需考虑 string 和 Spanbyte, Spanchar 之间的转换开销最终性能并不一定优于直接使用 string.ToUpper 等方法。可以参考微软的开源项目 Garnet 中的使用场景 AsciiUtils.csAscii.ToUpperInPlace(Spanchar value, out int charsWritten) 的核心实现经整理后大致如下void ToUpperInPlace(Spanchar value){// 将 Spanchar 转换成 Spanushortchar 占 2 字节方便 SIMD 处理var buffer MemoryMarshal.Castchar, ushort(value);// 获取元素数量ushort 数量var elementCount (uint)buffer.Length;// 每个向量能处理多少个 ushortvar numElementsPerVector (uint)(Unsafe.SizeOfVector128byte() / sizeof(ushort));// 如果支持 SIMD 且数据足够否则走普通循环if (Vector128.IsHardwareAccelerated elementCount numElementsPerVector){// 有符号最小值 (0x8000) 用于偏移正确比较ushort sourceSignedMinValue (ushort)(1 (8 * sizeof(ushort) - 1));// a 的基准向量所有元素都是 0x8000 avar subtractionVector Vector128.Create((ushort)(sourceSignedMinValue a));// 26 个字母范围偏移向量所有元素都是 0x8000 26var comparisonVector Vector128.Create((ushort)(sourceSignedMinValue 26));// 大小写差值向量0x20所有元素都是这个值var caseConversionVector Vector128.Create((ushort)0x20);// 向量化循环索引uint i 0;// 可以整除的元素个数uint n elementCount - (elementCount % numElementsPerVector);// 向量化批量处理for (; i n; i numElementsPerVector){// 加载当前批次的向量数据var srcVector Vector128.LoadUnsafe(ref Unsafe.Add(ref MemoryMarshal.GetReference(buffer), (int)i));// 计算 src - a 基准并判断是否小于 26即在 a..z 范围var matches SignedLessThan(srcVector - subtractionVector, comparisonVector);// 对匹配的小写字母执行大小写转换异或 0x20 得到大写srcVector ^ matches caseConversionVector;// 存回修改后的向量数据srcVector.StoreUnsafe(ref Unsafe.Add(ref MemoryMarshal.GetReference(buffer), (int)i));}// 处理剩余不足一个向量大小的元素for (; i elementCount; i){// 读取当前字符ushort c Unsafe.Add(ref MemoryMarshal.GetReference(buffer), (int)i);// 如果是小写字母则转为大写if (c is a and z){c (ushort)(c - 0x20);}// 写回结果Unsafe.Add(ref MemoryMarshal.GetReference(buffer), (int)i) c;}}else{// 非向量化处理每个元素单独判断for (int i 0; i buffer.Length; i){ushort c buffer[i];if (c is a and z){c (ushort)(c - 0x20);}buffer[i] c;}}}// 有符号比较用于判断 a..z 范围Vector128ushort SignedLessThan(Vector128ushort left, Vector128ushort right){// 将 ushort 当成 short 做有符号比较然后再转换回 ushort 掩码return Vector128.LessThan(left.AsInt16(), right.AsInt16()).AsInt16().AsUInt16();}调用上述方法可以高效地将 ASCII 字符串转换为大写形式string input Hello World! This is a Test String.;Spanchar span input.ToCharArray();ToUpperInPlace(span);string result new string(span);Console.WriteLine(result); // 输出: HELLO WORLD! THIS IS A TEST STRING.实际的 Ascii 类实现要复杂得多包含了更多的边界检查和错误处理逻辑上述代码仅仅是为了说明核心的 SIMD 思路的简化版本。使用 Ascii.UpperInPlace 的示例using System.Text;string input Hello World! This is a Test String. 这部分不会被转换。;Spanchar span input.ToCharArray();Ascii.ToUpperInPlace(span, out int charsWritten);// charsWritten 表示实际转换的字符数非 ASCII 字符不会被转换string result new string(span[..charsWritten]);Console.WriteLine(result); // 输出: HELLO WORLD! THIS IS A TEST STRING.二进制/位操作#SIMD 技术非常适合处理大量的二进制数据或位操作。例如BinaryPrimitives.ReverseEndianness 方法利用 SIMD 来高效地反转字节序Spanushort data [0x1234, 0xABCD, 0x5678, 0xEF01];Spanushort reversedData stackalloc ushort[4];BinaryPrimitives.ReverseEndianness(data, reversedData);foreach (var value in reversedData){Console.WriteLine(value.ToString(X4));}3412CDAB785601EF总结SIMD 技术在 .NET 中提供了强大的并行计算能力能够显著提升处理大量数据时的性能。通过 System.Runtime.Intrinsics 和