通过Sleef-sys实现三角函数

Sleef-sys crate提供了许多三角函数和其他常见数学函数的矢量化形式。这是一个可选功能 sleef，您可以选择启用。目前，这样做需要使用nightly版本，以及安装CMake和Clang。

与packed_simd相比

• SIMDeez可以抽象不同的simd宽度，而packed_simd则不能
• SIMDeez现在基于稳定的rust构建，packed_simd则不是

与Faster相比

• SIMDeez可以使用运行时选择，而Faster则不能
• SIMDeez对某些函数具有更快的回退机制
• SIMDeez目前不能与迭代器一起工作，而Faster可以
• SIMDeez使用更符合习惯的内置语法，而Faster使用更多符合Rust语法的语法
• SIMDeez现在基于稳定的rust构建，而Faster则不是

所有这些都可能改变！只要不遇到一些较慢的回退函数，Faster似乎通常具有相同的性能。

示例

use simdeez::*;
    use simdeez::scalar::*;
    use simdeez::sse2::*;
    use simdeez::sse41::*;
    use simdeez::avx::*;
    use simdeez::avx2::*;
    // If you want your SIMD function to use use runtime feature detection to call
    // the fastest available version, use the simd_runtime_generate macro:
    simd_runtime_generate!(
    fn distance(
        x1: &[f32],
        y1: &[f32],
        x2: &[f32],
        y2: &[f32]) -> Vec<f32> {

        let mut result: Vec<f32> = Vec::with_capacity(x1.len());
        result.set_len(x1.len()); // for efficiency

        /// Set each slice to the same length for iteration efficiency
        let mut x1 = &x1[..x1.len()];
        let mut y1 = &y1[..x1.len()];
        let mut x2 = &x2[..x1.len()];
        let mut y2 = &y2[..x1.len()];
        let mut res = &mut result[..x1.len()];

        // Operations have to be done in terms of the vector width
        // so that it will work with any size vector.
        // the width of a vector type is provided as a constant
        // so the compiler is free to optimize it more.
        // S::VF32_WIDTH is a constant, 4 when using SSE, 8 when using AVX2, etc
        while x1.len() >= S::VF32_WIDTH {
            //load data from your vec into an SIMD value
            let xv1 = S::loadu_ps(&x1[0]);
            let yv1 = S::loadu_ps(&y1[0]);
            let xv2 = S::loadu_ps(&x2[0]);
            let yv2 = S::loadu_ps(&y2[0]);

            // Use the usual intrinsic syntax if you prefer
            let mut xdiff = S::sub_ps(xv1, xv2);
            // Or use operater overloading if you like
            let mut ydiff = yv1 - yv2;
            xdiff *= xdiff;
            ydiff *= ydiff;
            let distance = S::sqrt_ps(xdiff + ydiff);
            // Store the SIMD value into the result vec
            S::storeu_ps(&mut res[0], distance);

            // Move each slice to the next position
            x1 = &x1[S::VF32_WIDTH..];
            y1 = &y1[S::VF32_WIDTH..];
            x2 = &x2[S::VF32_WIDTH..];
            y2 = &y2[S::VF32_WIDTH..];
            res = &mut res[S::VF32_WIDTH..];
        }

        // (Optional) Compute the remaining elements. Not necessary if you are sure the length
        // of your data is always a multiple of the maximum S::VF32_WIDTH you compile for (4 for SSE, 8 for AVX2, etc).
        // This can be asserted by putting `assert_eq!(x1.len(), 0);` here
        for i in 0..x1.len() {
            let mut xdiff = x1[i] - x2[i];
            let mut ydiff = y1[i] - y2[i];
            xdiff *= xdiff;
            ydiff *= ydiff;
            let distance = (xdiff + ydiff).sqrt();
            res[i] = distance;
        }

        result
    });
fn main() {
}

这将为您生成5个函数

• distance<S:Simd>您函数的泛型版本
• distance_scalar标量回退
• distance_sse2SSE2版本
• distance_sse41SSE41版本
• distance_avxAVX版本
• distance_avx2AVX2版本
• distance_runtime_select // 在运行时选择上述最快的版本

您可以使用这些中的任何一个，尽管通常您会使用运行时选择版本，除非您想强制使用较旧的指令集以避免降频或其他复杂原因。可选地，您可以使用相同的simd_compiletime_generate!宏。这将通过cfg属性功能产生2个有效函数

• distance<S:Simd>您函数的泛型版本
• distance_compiletime适用于给定编译时功能集的最快指令集

如果您了解自己在做什么，可以省略宏，但请注意，内联和target_features有很多复杂的细微差别需要管理。请参阅宏展开的更多细节。