SIMD DotNET

SIMD یک تکنیک پردازش موازی است که اجرای یک دستورالعمل واحد را روی چندین عنصر داده به طور همزمان امکان پذیر می کند و از موازی سازی در سطح سخت افزار برای انجام محاسبات روی آرایه ها یا بردارهای داده به طور موثر استفاده می کند. دستورالعمل های SIMD به ویژه برای کارهایی که شامل مجموعه داده های بزرگ یا محاسبات تکراری هستند، مفید هستند، جایی که پردازش موازی می تواند عملکرد را به طور قابل توجهی افزایش دهد.

SIMD چگونه کار می کند

دستورالعمل های SIMD روی ثبات های SIMD با هدف خاص در CPU اجرا می شوند. این ثبات ها از ثبات های اسکالر معمولی گسترده تر هستند و می توانند چندین عنصر داده را در خود نگه دارند. به عنوان مثال، در یک ثبات SIMD 128 بیتی، چهار عدد 32 بیتی ممیز شناور را می توان ذخیره کرد.

هنگامی که یک دستور SIMD اجرا می شود، CPU یک دستورالعمل SIMD را واکشی می کند و آن را به طور همزمان برای هر عنصر داده مربوطه در ثبات SIMD اعمال می کند. این اجرای موازی امکان پردازش چندین عنصر داده را در یک چرخه واحد CPU می دهد و به طور موثری به موازی سازی سطح داده می رسد.

موارد استفاده و مزایا SIMD

عملیات ریاضی بردار

SIMD به طور گسترده برای تسریع عملیات ریاضی روی آرایه ها یا بردارهای داده استفاده می شود. توابع ریاضی رایج مانند جمع، تفریق، ضرب و تقسیم را می توان با استفاده از دستورالعمل های SIMD به صورت موازی بر روی چندین عنصر داده اجرا کرد. این امر به ویژه در برنامه هایی که شامل پردازش سیگنال، شبیه سازی های علمی و محاسبات فشرده داده می شوند، سودمند است.

به عنوان مثال، اگر یک آرایه از 1000 عدد ممیز شناور دارید، انجام یک جمع بردار مبتنی بر SIMD به شما امکان می‌دهد 4 عدد را در یک زمان اضافه کنید (با فرض رجیسترهای SIMD 128 بیتی)، که منجر به بهبود عملکرد قابل توجهی در مقایسه با ترتیبی می‌شود. عملیات اسکالر

پردازش چند رسانه ای

برنامه های کاربردی چند رسانه ای، مانند پردازش تصویر و ویدئو، اغلب به دستکاری کارآمد در مقادیر زیادی از داده های پیکسلی نیاز دارند. از دستورالعمل های SIMD می توان برای اعمال همزمان عملیات مشابه روی چندین پیکسل به صورت موازی استفاده کرد. عملیاتی مانند ترکیب پیکسل، تبدیل فضای رنگی، و فیلتر کردن تصویر را می توان با استفاده از SIMD تسریع کرد و در نتیجه برنامه های چند رسانه ای سریعتر و پاسخگوتر ایجاد کرد.

الگوریتم های فشرده سازی و رمزگذاری

بسیاری از الگوریتم‌های فشرده‌سازی و رمزگذاری روی بلوک‌های بزرگی از داده‌ها کار می‌کنند و آنها را کاندیدای مناسبی برای بهینه‌سازی SIMD می‌کند. دستورالعمل های SIMD را می توان برای موازی سازی اجرای این الگوریتم ها، بهبود توان عملیاتی و کاهش تأخیر استفاده کرد.

به عنوان مثال، در الگوریتم‌های فشرده‌سازی ویدئویی مانند H.264 یا HEVC، دستورالعمل‌های SIMD می‌توانند برای سرعت بخشیدن به تخمین حرکت، عملیات تبدیل، و کوانتیزه‌سازی استفاده شوند که منجر به رمزگذاری و رمزگشایی کارآمد ویدیو می‌شود.

شبیه سازی فیزیک و بازی

شبیه‌سازی‌های فیزیک و موتورهای بازی اغلب شامل محاسبات پیچیده روی مجموعه‌های بزرگی از اشیا یا ذرات می‌شوند. دستورالعمل های SIMD را می توان برای موازی کردن این محاسبات مورد استفاده قرار داد و امکان تشخیص برخورد سریعتر، دینامیک بدنه صلب و شبیه سازی ذرات را فراهم کرد. این منجر به تجربه‌های واقعی‌تر و همه‌جانبه‌تر بازی و شبیه‌سازی‌های فیزیک کارآمدتر می‌شود.

پیاده سازی SIMD و زبان ها

دستورالعمل های SIMD از طریق رابط های برنامه نویسی مختلف و ساختارهای خاص زبان در معرض دید قرار می گیرند. برخی از پیاده سازی های رایج عبارتند از:

x86 و x86-64: دستورالعمل‌های SIMD در معماری‌های x86 و x86-64 از طریق مجموعه‌های دستورالعملی مانند SSE (استریم برنامه‌های افزودنی SIMD)، AVX (افزونه‌های برداری پیشرفته) و AVX-512 در دسترس هستند. این مجموعه‌های دستورالعمل، عرض‌ها و عملیات‌های مختلف ثبت SIMD را ارائه می‌کنند که امکان موازی‌سازی بیشتر را فراهم می‌کند.

ARM: دستورالعمل های SIMD در پردازنده های مبتنی بر ARM از طریق مجموعه دستورالعمل هایی مانند NEON در دسترس هستند. NEON قابلیت‌های SIMD را برای معماری‌های ARMv7 و ARMv8 فراهم می‌کند و پردازش موازی را در دستگاه‌های مبتنی بر ARM امکان‌پذیر می‌کند.

زبان های برنامه نویسی: دستورالعمل های SIMD را می توان از طریق ساختارها و کتابخانه های خاص زبان استفاده کرد. به عنوان مثال، C/C++ ذاتی SIMD را ارائه می دهد، که توابع سطح پایینی هستند که مستقیماً به دستورالعمل های SIMD نگاشت می شوند. زبان‌هایی مانند Rust، Julia و Swift انتزاع‌ها و کتابخانه‌های سطح بالایی را برای کار با عملیات SIMD فراهم می‌کنند و کار را آسان‌تر می‌کنند.

بهینه سازی SIMD و کامپایلر

کامپایلرها نقش مهمی در به حداکثر رساندن استفاده از SIMD دارند. آنها می توانند به طور خودکار عملیات اسکالر را در صورت لزوم به دستورالعمل های SIMD شناسایی و تبدیل کنند. کامپایلرهای مدرن از تکنیک هایی مانند بردارسازی خودکار، بازگشایی حلقه و زمان بندی دستورالعمل ها برای استخراج موازی سازی SIMD از کد استفاده می کنند. با این حال، استفاده صریح از ذاتی SIMD یا انتزاعات سطح بالاتر اغلب کنترل بهتر و نتایج بهینه‌تری را به همراه دارد.

SIMD در دات نت

همانطور که گفته شد این نوع داده‌ها در .NET برای انجام عملیات‌های موازی بر روی داده‌ها با استفاده از یک دستور تکراری (SIMD) طراحی شده‌اند. این عملیات‌ها به طور معمول در برنامه‌های ریاضی، علمی و گرافیکی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در .NET، مجموعه‌ای از انواع SIMD-accelerated در فضای نام System.Numerics وجود دارد. این انواع شامل موارد زیر هستند:

1. Vector2، Vector3 و Vector4: این‌ها برای نمایش بردارها با 2، 3 و 4 مقدار اعشاری (Single) استفاده می‌شوند.
2. Matrix3x2 و Matrix4x4: این‌ها برای نمایش ماتریس‌های 3x2 و 4x4 از مقادیر اعشاری (Single) استفاده می‌شوند.
3. Plane: این نوع برای نمایش یک صفحه در فضای سه‌بعدی با استفاده از مقادیر اعشاری (Single) استفاده می‌شود.
4. Quaternion: این نوع برای نمایش یک بردار استفاده می‌شود که برای کدگذاری چرخش‌های فیزیکی سه‌بعدی با استفاده از مقادیر اعشاری (Single) استفاده می‌شود.
5. Vector<T>: این نوع برای نمایش یک بردار از نوع عددی مشخص و ارائه مجموعه‌ای گسترده از عملگرها که از پشتیبانی SIMD بهره می‌برند، استفاده می‌شود. تعداد یک نمونه Vector<T> برای مدت عمر یک برنامه ثابت است، اما مقدار آن Vector<T>.Count به CPU دستگاه اجرایی کد بستگی دارد.

برای استفاده از SIMD، باید از یک ماشین 64 بیتی با پشتیبانی از SIMD استفاده کنید و از JIT کامپایلر RyuJIT استفاده کنید. این پشتیبانی تنها برای پردازنده‌های 64 بیتی فراهم می‌شود.

مثال زیر نشان‌دهنده استفاده از Vector2 برای جمع دو بردار است:

var v1 = new Vector2(0.1f, 0.2f);

var v2 = new Vector2(1.1f, 2.2f);

var vResult = v1 + v2;

همچنین می‌توانید از بردارهای .NET برای محاسبه خصوصیات ریاضی دیگر بردارها مانند محصول نقطه‌ای (Dot product)، تبدیل (Transform)، محدود کردن (Clamp) و غیره استفاده کنید.