javascript 怎么使用simd

SIMD（Single Instruction Multiple

Data)）即单指令多数据流，它是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据矢量”）中的每一个分别执行相同的 *** 作从而实现空间上的并行性的技术。该技术在图形处理、音频处理、编码、物理仿真、加密等领域中都得到了广泛应用，已成为现代CPU处理器最重要的功能设计，然而对于现代网页相当重要的JavaScript代码，却一直没有以处理器的SIMD指令集来提升性能。

目前SIMD.js主要支持具有SSE

的x86平台和具有NEON的ARM平台，而MIPS、Power等其他平台的支持还在考虑中。SIMD.js正快速演变为更通用的API。SIMD.js

API正处于活跃的开发之中，已经进行到草案阶段，且为其它阶段的准备工作也在进行中,正向最终API一步步靠近。另外，在支持Firefox

Nightly版本中SIMD.js正处于积极的开发之中，Internet Explorer已考虑加入SIMD.js。同时,在Chromium（Chrome浏览器的引擎）的分支中,也有一个原型的实现。在Firefox

Nightly版本中启用SIMD后的测试结果显示，JavaScript计算曼德尔布罗特集合的速度提升至4倍

未来，SIMD.js将会提供更广泛的功能，并提升更大范围应用的性能,尤其如游戏、视频、音频 *** 控、科学模拟等对性能要求比较高的应用。另外，Emscripten也将使用流行的SIMD来编译C++，以生成优化后的SIMD.js代码；长短SIMD风格的API将能够相互合作

Hack News上关于SIMD.js讨论已经有数百条，多数人肯定了开发SIMD.js提升JavaScript效率举措，还有人提出了新增对WebCL的支持的建议。有人认为把SIMD应用到一个编程语言中是不合适的，做了不该属于自己该做的事情，而最好的方式是使用增强类型接口和编译技术，并添加语言原语以帮助代码的生成。另外还指出曼德尔布罗特集合计算例子是一个通用的例子，不能充分证明SIMD.js对JavaScript加速效果。

x64

第一、cpu配套内存访问速度，这方面x86速度肯定更快。32位C编译器编译C函数时候调用使用内存栈传递参数，因为内存访问速度已经够快，再加上cpu高速缓存，运行速度能再上一个台阶。而ARM的ram是和CPU在一起的，更多考虑了功耗等问题。ram访问速度更慢，但作为补偿C程序函数的调用约定是在32位模式中用4个寄存器传递前4个32位参数数据，在64位模式中用8个寄存器传递前8个64位参数数据

第二、寄存器数量，这方面arm寄存器比x86寄存器更多，这对C程序的编译会更友好一些

第三、关于GPU，arm芯片都是和GPU一起的，为的是减少功耗，x86要看规格和厂商，比如笔记本芯片大多带集成GPU，而台式机可能就没有

第四、其他类似simd指令功能使用很不一样，相对来说arm规范很多，而x86的simd会更糟糕，x86的simd是16字节对齐，而arm的simd是4字节对齐。再比如：x86的simd整数乘法会增长数据长度，至少sse2指令集是如此的，而arm的乘法根据不同指令自己选择。

以前利用多线程为拥有较大量计算的程序提速过，但也深知多线程的同步和程序的调试是一大坑，最近为实验室的项目学习了一点VS下优化代码的设置以及利用openmp加速运算，都是些很基本的提升程序速度的方法，只要稍微修改下代码和设置，就可使程序加速。配合多线程，经过clock()函数验证，我的程序运行可提高60%的速度，详细如下：

代码优化：

属性->配置属性->C/C++->代码生成：启用增强指令集，可选用 流式处理 SIMD 扩展 2 (/arch:SSE2) (/arch:SSE2)、流式处理 SIMD 扩展 2 (/arch:SSE2) (/arch:SSE2) 进行加速浮点模型，可选用 快速 (/fp:fast) 进行浮点数据运算的加速

属性->配置属性->C/C++->优化：可选用 使速度最大化 (/O2) 进行优化。全程序优化选择是（/GL），在debug版本下不能这样设置，必须在release版本

openmp并行计算：

在vs2012下，项目属性-》C/C++-》语言，openmp支持，选是，包含头文件“omp.h”，对基于数据分集的多线程程序设计，OpenMP是一个很好的选择。

OpenMP常用指令

parallel：用在一个代码段之前，表示这段代码将被多个线程并行执行

for：用于for循环之前，将循环分配到多个线程中并行执行，必须保证每次循环之间无相关性

parallel for：parallel 和 for语句的结合，也是用在一个for循环之前，表示for循环的代码将被多个线程并行执行

sections：用在可能会被并行执行的代码段之前

parallel sections：parallel和sections两个语句的结合

critical：用在一段代码临界区之前

single：用在一段只被单个线程执行的代码段之前，表示后面的代码段将被单线程执行

barrier：用于并行区内代码的线程同步，所有线程执行到barrier时要停止，直到所有线程都执行到barrier时才继续往下执行

atomic：用于指定一块内存区域被制动更新

master：用于指定一段代码块由主线程执行

ordered：用于指定并行区域的循环按顺序执行

threadprivate：用于指定一个变量是线程私有的

OpenMP除上述指令外，还有一些库函数，下面列出几个常用的库函数：

omp_get_num_procs：返回运行本线程的多处理机的处理器个数

omp_get_num_threads：返回当前并行区域中的活动线程个数

omp_get_thread_num：返回线程号

omp_set_num_threads：设置并行执行代码时的线程个数

omp_init_lock：初始化一个简单锁

omp_set_lock：上锁 *** 作

omp_unset_lock：解锁 *** 作，要和omp_set_lock函数配对使用

omp_destroy_lock：omp_init_lock函数的配对 *** 作函数，关闭一个锁

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