必藏副业干货!SRC 漏洞挖掘思路手法深度讲解(超详尽),零基础直达精通,一篇就够用
2025/12/24 16:21:07
1).通俗说明 a.普通CPU指令一次只能对1个数据执行操作(比如一次给1个float变量乘以2)b.SIMD指令(单指令多数据)一次能对多个数据执行相同的操作(比如一次给4个float变量同时)自动向量化:编译器在编译代码时,自动识别符合条件的循环,将普通的单数据操作,转换成SIMD指令的多数据并行操作,不 用程序员手动写SIMD指令,就能提升运行效率2).核心前提 自动向量化只对满足规律的循环生效,核心条件:a.循环内是相同的简单操作(加减乘除、赋值等,无复杂分支/判断)b.数据是连续存放的(比如数组,而非零散的对象属性)c.数据类型一致(比如都是float/int,不混合类型)usingSystem;usingSystem.Diagnostics;classSimpleAutoVectorization{staticvoidMain(){// 1. 定义一个连续数组(自动向量化的前提:数据连续)float[]nums=newfloat[8000];// 初始化数组for(inti=0;i<nums.Length;i++){nums[i]=i;}// 2. 普通循环(操作单一:所有元素乘2,满足自动向量化条件)Stopwatchsw=Stopwatch.StartNew();for(inti=0;i<nums.Length;i++){nums[i]*=2;// 普通模式:一次只给1个元素乘2}sw.Stop();Console.WriteLine($"循环耗时:{sw.ElapsedTicks}滴答数");Console.WriteLine($"前4个元素结果:{nums[0]},{nums[1]},{nums[2]},{nums[3]}");}}a.普通逻辑:nums[0]*2→ nums[1]*2→ nums[2]*2→ nums[3]*2(4次操作)b.向量化逻辑:同时给 nums[0]、nums[1]、nums[2]、nums[3]乘2(1次操作)