SIMDVektorisierung

SIMD-Vektorisierung bezeichnet die Umwandlung sequentieller Programme in eine Form, in der mehrere Datenpunkte gleichzeitig verarbeitet werden. Sie nutzt die datenparallele Architektur moderner CPUs, die SIMD-Einheiten und Vektorregister bereitstellen, um den Durchsatz zu erhöhen. Typische Anwendungsbereiche sind numerische Berechnungen, Bildverarbeitung und Signalverarbeitung.

Die Vektorisierung kann automatisch durch den Compiler erfolgen (Autovektorisierung) oder manuell per Intrinsics bzw. vektorisierten Datentypen. Übliche Breiten sind 128-Bit (SSE), 256-Bit (AVX) oder 512-Bit (AVX-512); ARM NEON bietet ähnliche Modi. Der Compiler prüft Schleifen auf Unabhängigkeiten, Speicherlayout und Abhängigkeiten. Optimierungsflags und pragmas (z. B. OpenMP SIMD) beeinflussen das Ergebnis.

Manuelle Vektorisierung verwendet Intrinsics oder spezielle Datentypen; oft unterstützt man Struktur-der-Arrays-Layouts statt Array-of-Structures für bessere Permutationen. Vorteile: größere Kontrolle, potenziell bessere Portabilität über Registerbreiten; Nachteile: komplexerer Code, erhöhter Wartungsaufwand. Wichtig sind korrekte Speicheralignment und ausgeglichene Zugriffe.

Limitierungen ergeben sich durch Abhängigkeiten, bedingte Zweige, Aliasing und unregelmäßige Speicherzugriffe. Nicht jeder Algorithmus skaliert gut mit SIMD; der Speicherbandbreite kann Flaschenhals sein. Diagnose erfolgt über Compilerberichte, Vectorization Reports und Profiling-Tools, die Vektorisierungsgrad, Latenzen und Durchsatz anzeigen.

Anwendungsbereiche umfassen Hochleistungsrechnen, Multimedia, Grafik, Finanzberechnungen und maschinelles Lernen. In Praxis werden oft automatische Pfade mit handwerklich optimierten Routinen kombiniert; Ergebnisse sollten gegen scalare Implementierungen validiert werden, um numerische Konsistenz sicherzustellen.