16 | 技术探索：你真的把CPU的潜能都挖掘出来了吗？
尉刚强
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。
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本文深入探讨了如何充分挖掘CPU的潜能，重点讨论了基于向量的SIMD技术如何提升计算速度以及在软件开发中如何应用SIMD技术来提升性能。作者首先解释了AVX的SIMD技术为何能提升计算速度，通过对比SIMD指令与传统SISD指令的执行过程，阐述了AVX指令集在多核CPU中的优势。接着，详细介绍了在C/C++语言中如何使用AVX指令集来优化执行性能，包括具体的代码示例和编译器优化选项。文章强调了对不同CPU芯片的支持能力和SIMD指令集的了解，以及使用编译器手段和并行编程库来实现SIMD优化的重要性。此外，还介绍了在Java中如何使用jdk.incubator.vector模块来开发基于向量化的程序，以及如何调整编码实现，最大化地利用和发挥底层CPU的向量级指令的能力。总的来说，本文对SIMD技术的原理和实际应用进行了深入浅出的介绍，对于想要充分发挥CPU多核性能的软件开发人员具有一定的参考价值。
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- raisecomer请问”__m256d m1, m2; //avx指令集中支持的数据类“，__m256d是哪个开发包或者函数库中定义的？2021-07-07
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