你好,我是尉刚强。
通过上节课的学习,我们现在已经了解并发设计和实现的相关技术和方法,而所有这些技术方法的目的,都是为了能最大程度地发挥 CPU 多核的性能。但我们还要知道的是,CPU 体系架构在解决单核性能瓶颈问题、提升处理软件性能的过程中,其实并不是只可以采用增加核数这一种方式。
现在主流的 CPU 体系架构,为了提升计算速度,实际上都借鉴了 GPU 中的向量计算特点,在硬件上引入了向量寄存器,并支持利用向量级指令来提升软件的性能。
这种利用单条指令执行多条数据的机制,我们通常称之为 SIMD(Single Instruction Multiple Data)技术,比如 MMX、SSE、AVX、FMA 等支持 SIMD 技术的指令集,另外像英特尔、AMD 等生产的不同款型的 CPU,也都会选择支持部分指令集技术,来帮助提升计算速度。就以 ClickHouse 为例,它之所以在分析数据库上有卓越的性能表现,其中一部分原因就在于其底层大量地使用了 SIMD 技术。
那么,基于向量的 SIMD 技术的原理是什么,为什么它可以提升计算速度呢?我们在软件开发的过程中,要如何使用这种技术来提升性能呢?
今天这节课,我就根据目前比较主流的 AVX 技术的工作原理和具体实现,来帮你解答以上提出的这些问题。这样一来,你在 C/C++ 和 Java 语言的开发项目中,就知道如何使用这种技术来开发高性能的软件了。