SimdParallel

Full name Microsoft.VisualBasic.Math.SIMD.SimdParallel Assembly Microsoft.VisualBasic.Runtime Members 19

“分块并行 + 块内向量化”的混合计算驱动。

00 Remarks

单个 Vector(Of T) 指令已经能吃满一个核心的浮点吞吐，因此当数据规模超过缓存容量之后，进一步的收益只能来自多核并行。这里的策略是把数组切分成若干个远大于缓存行的块（避免伪共享与线程调度开销），每个块内部继续使用 SimdEngine / SimdReduce 的向量化内核。

阈值：只有当长度达到 SimdParallel.MinParallelLength 的两倍以上时才会真正启用并行；小数组会直接退化为单线程向量化路径，避免并行调度开销反而拖慢计算。

结果确定性：分块归约的浮点累加顺序与单线程实现不同，因此 SimdParallel.Sum() / SimdParallel.Dot() 等函数的结果与单线程版本可能存在末位 ULP 级别的差异（这是浮点归约的固有性质，不是 bug）。

01 Syntax

Microsoft.VisualBasic.Math.SIMD.SimdParallel

02 Methods

Name	Overloads	Summary
ShouldParallelize	1	当前数据长度是否值得启用并行。
ChunkSize	1	依据数据长度与处理器个数计算分块大小。
SumRange	1	对 [start, ends) 区间做 4 路累加器求和。
DotRange	1	对 [start, ends) 区间做 4 路累加器点积。
BinaryRange	1	对 [start, ends) 区间做逐元素二元运算并写入 out。
Sum	1	分块并行求和。空数组返回 0。
Dot	1	分块并行点积。空数组返回 0。
SumSquares	1	分块并行平方和。
L1Norm	1	分块并行 L1 范数。
L2Norm	1	分块并行 L2 范数。
Min	1	分块并行最小值。
Max	1	分块并行最大值。
Add	1	分块并行逐元素相加：out(i) = v1(i) + v2(i)
Subtract	1	分块并行逐元素相减：out(i) = v1(i) - v2(i)
Multiply	1	分块并行逐元素相乘：out(i) = v1(i) * v2(i)
MultiplyScalar	1	分块并行标量乘法：out(i) = scalar * v(i)
MatrixDot	1	计算两个矩阵的乘积，行方向并行、行内使用 SIMD 点积。

03 Properties

Name	Overloads	Summary
Enable	1	并行计算的全局开关，默认启用。
MinParallelLength	1	触发并行的最小数据长度（单块的最小规模）。

04 Members

method ShouldParallelize #

ShouldParallelize(Int32)

当前数据长度是否值得启用并行。

method ChunkSize #

ChunkSize(Int32)

依据数据长度与处理器个数计算分块大小。

method SumRange #

SumRange(Double(), Int32, Int32)

对 [start, ends) 区间做 4 路累加器求和。

method DotRange #

DotRange(Double(), Double(), Int32, Int32)

对 [start, ends) 区间做 4 路累加器点积。

method BinaryRange #

BinaryRange``1(``0(), ``0(), ``0(), Int32, Int32, VectorBinaryOp(Of ``0))

对 [start, ends) 区间做逐元素二元运算并写入 out。

method Sum #

Sum(Double())

分块并行求和。空数组返回 0。

method Dot #

Dot(Double(), Double())

分块并行点积。空数组返回 0。

method SumSquares #

SumSquares(Double())

分块并行平方和。

method L1Norm #

L1Norm(Double())

分块并行 L1 范数。

method L2Norm #

L2Norm(Double())

分块并行 L2 范数。

method Min #

Min(Double())

分块并行最小值。

method Max #

Max(Double())

分块并行最大值。

method Add #

Add(Double(), Double())

分块并行逐元素相加：out(i) = v1(i) + v2(i)

method Subtract #

Subtract(Double(), Double())

分块并行逐元素相减：out(i) = v1(i) - v2(i)

method Multiply #

Multiply(Double(), Double())

分块并行逐元素相乘：out(i) = v1(i) * v2(i)

method MultiplyScalar #

MultiplyScalar(Double, Double())

分块并行标量乘法：out(i) = scalar * v(i)

method MatrixDot #

MatrixDot(Double()(), Double()())

计算两个矩阵的乘积，行方向并行、行内使用 SIMD 点积。

Parameters

Name	Type	Description
`a`	`Double()()`	左矩阵，形状 `nrowA x n`
`b`	`Double()()`	右矩阵，形状 `n x ncolB`

property Enable #

Enable

并行计算的全局开关，默认启用。

property MinParallelLength #

MinParallelLength

触发并行的最小数据长度（单块的最小规模）。