Тема 7. Векторизація SIMD у .NET та паралельні алгоритми лінійної алгебри

Мета: ознайомитися з векторними регістрами й наборами інструкцій SIMD та засобами векторизації платформи .NET; навчитися писати векторизовані цикли на Vector<T> і Vector128/256/512<T> з масками та обробкою хвоста, використовувати TensorPrimitives; опанувати поєднання SIMD з багатопотоковістю в алгоритмах лінійної алгебри, вимірювання прискорення та перевірку результатів зі скалярною версією.

Зміст лекції

1. SIMD і типи System.Numerics — SIMD у сучасних процесорах · Тип Vector<T> і типи System.Numerics
2. Вектори фіксованої ширини та інтринсики — Вектори фіксованої ширини · Платформні інтринсики
3. Пам’ять, хвіст і TensorPrimitives — Робота з пам’яттю та обробка хвоста · Бібліотека TensorPrimitives · SIMD і багатопотоковість
4. Лінійна алгебра та продуктивність — Рівні BLAS і множення матриць · Паралельні методи розв’язання СЛАР · Вимірювання та аналіз продуктивності
5. Приклади та типові помилки — Приклади програм · Типові помилки

Практика та контроль

• Практика — 3 розібрані приклади з повним кодом і результатами виконання
• Завдання — 30 варіантів, кожен має завдання трьох рівнів складності
• Підсумки — висновки, питання для самоперевірки та корисні посилання