理解 SIMD：简单问题的无限复杂性

本文探讨了现代CPU中单指令多数据（SIMD）并行处理的复杂性。尽管SIMD具有强大的并行计算能力，但由于编写并行操作的困难，其潜力并未得到充分利用。文章以余弦相似度计算为例，展示了如何利用SIMD指令（如AVX2、AVX-512和NEON）以及混合精度计算来优化算法性能。文章还讨论了SIMD编程中的挑战，如水平累加、部分加载、CPU特定代码的编写和分发等，并介绍了如何利用CPU指令集特性标志进行动态调度以选择最佳的内核实现。最后，文章强调了SIMD优化的重要性以及SimSIMD库在解决这些挑战方面的作用。