<h1 id="%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB" aria-hidden="true"></a> はじめに</h1>
<p>この記事では AVX2 を使用したプログラミングを解説した記事の一覧を紹介します。<br>
言語はすべて C 言語です。</p>
<p>C# で並列化したい場合はこちらの記事から参照してください。</p>
<p><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__5d3bf76cf2b27" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__5d3bf76cf2b27" data-content="https%3A%2F%2Fzenn.dev%2Fk_taro56%2Farticles%2Fvetcorized-csharp-introduction" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/vetcorized-csharp-introduction" style="display:none" target="_blank">https://zenn.dev/k_taro56/articles/vetcorized-csharp-introduction</a></p>
<h1 id="simd-%E3%81%A8%E3%81%AF">
<a class="header-anchor-link" href="#simd-%E3%81%A8%E3%81%AF" aria-hidden="true"></a> SIMD とは</h1>
<p>SIMD は Single Instruction Multiple Data の略で、一度の命令で複数のデータを処理することができます。<br>
プログラムを高速化する上で非常に重要な技術の一つで、圧倒的な高速化が見込めます。</p>
<p>SIMD は CPU によって命令セットが異なります。<br>
x86 では SSE、AVX、Arm では NEON などがあります。<br>
SSE では 128 ビットのデータを、AVX（AVX2）では 256 ビットのデータを 1 つの命令で処理できます。</p>
<p>このシリーズの記事では Haswell 世代（2013 年発売）以降の CPU で使用できる AVX2 を使用しています。<br>
C言語からは immintrin.h ヘッダーファイルをインクルードすることで、SIMD 命令と一対一に結び付いた関数を使用することができます。<br>
MSVC では intrin.h ヘッダーファイルをインクルードすることで SSE などにも対応できますが、MSVC でしか使用できません。</p>
<p>コンパイラーは MSVC を対象にして解説しています。記事によっては他のコンパイラーで動かないことがあります。</p>
<h1 id="%E8%A8%98%E4%BA%8B%E4%B8%80%E8%A6%A7">
<a class="header-anchor-link" href="#%E8%A8%98%E4%BA%8B%E4%B8%80%E8%A6%A7" aria-hidden="true"></a> 記事一覧</h1>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-min-of-max-of-array" target="_blank">配列内の最小値と最大値</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-index-of-array" target="_blank">配列内の要素のインデックスを求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-vector-dot-product" target="_blank">2 つのベクトルの内積を計算する</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-summation" target="_blank">配列内の全要素の和を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-dispersion" target="_blank">配列の分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-covariance" target="_blank">2 つの配列の共分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-array-correlation-coefficient" target="_blank">2 つの配列の相関係数を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-scalar-multiplication" target="_blank">行列のスカラー倍を計算する</a></li>
</ul>
<h1 id="%E9%96%A2%E6%95%B0%E4%B8%80%E8%A6%A7">
<a class="header-anchor-link" href="#%E9%96%A2%E6%95%B0%E4%B8%80%E8%A6%A7" aria-hidden="true"></a> 関数一覧</h1>
<p>今までに解説した関数の一覧です。<br>
どの記事でも解説は同じです。</p>
<h2 id="%E7%AE%97%E8%A1%93%E6%BC%94%E7%AE%97">
<a class="header-anchor-link" href="#%E7%AE%97%E8%A1%93%E6%BC%94%E7%AE%97" aria-hidden="true"></a> 算術演算</h2>
<h3 id="_mm256_add_epi32">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_add_epi32" aria-hidden="true"></a> _mm256_add_epi32</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-vector-dot-product" target="_blank">2 つのベクトルの内積を計算する</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-summation" target="_blank">配列内の全要素の和を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-dispersion" target="_blank">配列の分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-covariance" target="_blank">2 つの配列の共分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-array-correlation-coefficient" target="_blank">2 つの配列の相関係数を求める</a></li>
</ul>
<h3 id="_mm256_hadd_epi32">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_hadd_epi32" aria-hidden="true"></a> _mm256_hadd_epi32</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-vector-dot-product" target="_blank">2 つのベクトルの内積を計算する</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-summation" target="_blank">配列内の全要素の和を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-dispersion" target="_blank">配列の分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-covariance" target="_blank">2 つの配列の共分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-array-correlation-coefficient" target="_blank">2 つの配列の相関係数を求める</a></li>
</ul>
<h3 id="_mm256_mullo_epi32">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_mullo_epi32" aria-hidden="true"></a> _mm256_mullo_epi32</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-vector-dot-product" target="_blank">2 つのベクトルの内積を計算する</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-dispersion" target="_blank">配列の分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-covariance" target="_blank">2 つの配列の共分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-array-correlation-coefficient" target="_blank">2 つの配列の相関係数を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-scalar-multiplication" target="_blank">行列のスカラー倍を計算する</a></li>
</ul>
<h2 id="%E6%AF%94%E8%BC%83%E6%93%8D%E4%BD%9C">
<a class="header-anchor-link" href="#%E6%AF%94%E8%BC%83%E6%93%8D%E4%BD%9C" aria-hidden="true"></a> 比較操作</h2>
<h3 id="_mm256_cmpeq_epi32">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_cmpeq_epi32" aria-hidden="true"></a> _mm256_cmpeq_epi32</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-index-of-array" target="_blank">配列内の要素のインデックスを求める</a></li>
</ul>
<h3 id="_mm256_min_epi32">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_min_epi32" aria-hidden="true"></a> _mm256_min_epi32</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-min-of-max-of-array" target="_blank">配列内の最小値と最大値</a></li>
</ul>
<h3 id="_mm256_max_epi32">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_max_epi32" aria-hidden="true"></a> _mm256_max_epi32</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-min-of-max-of-array" target="_blank">配列内の最小値と最大値</a></li>
</ul>
<h2 id="%E8%AA%AD%E3%81%BF%E5%8F%96%E3%82%8A%E3%83%BB%E6%9B%B8%E3%81%8D%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%93%8D%E4%BD%9C">
<a class="header-anchor-link" href="#%E8%AA%AD%E3%81%BF%E5%8F%96%E3%82%8A%E3%83%BB%E6%9B%B8%E3%81%8D%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%93%8D%E4%BD%9C" aria-hidden="true"></a> 読み取り・書き込み操作</h2>
<h3 id="_mm256_loadu_si256-_mm256_storeu_si256">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_loadu_si256-_mm256_storeu_si256" aria-hidden="true"></a> _mm256_loadu_si256 _mm256_storeu_si256</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-min-of-max-of-array" target="_blank">配列内の最小値と最大値</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-index-of-array" target="_blank">配列内の要素のインデックスを求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-vector-dot-product" target="_blank">2 つのベクトルの内積を計算する</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-summation" target="_blank">配列内の全要素の和を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-dispersion" target="_blank">配列の分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-covariance" target="_blank">2 つの配列の共分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-array-correlation-coefficient" target="_blank">2 つの配列の相関係数を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-scalar-multiplication" target="_blank">行列のスカラー倍を計算する</a></li>
</ul>
<h2 id="%E6%8C%BF%E5%85%A5%2F%E6%8A%BD%E5%87%BA%E6%93%8D%E4%BD%9C">
<a class="header-anchor-link" href="#%E6%8C%BF%E5%85%A5%2F%E6%8A%BD%E5%87%BA%E6%93%8D%E4%BD%9C" aria-hidden="true"></a> 挿入/抽出操作</h2>
<h3 id="_mm256_extract_epi32">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_extract_epi32" aria-hidden="true"></a> _mm256_extract_epi32</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-vector-dot-product" target="_blank">2 つのベクトルの内積を計算する</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-summation" target="_blank">配列内の全要素の和を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-dispersion" target="_blank">配列の分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-covariance" target="_blank">2 つの配列の共分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-array-correlation-coefficient" target="_blank">2 つの配列の相関係数を求める</a></li>
</ul>
<h2 id="%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%BB%96%E3%81%AE%E6%93%8D%E4%BD%9C">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%BB%96%E3%81%AE%E6%93%8D%E4%BD%9C" aria-hidden="true"></a> その他の操作</h2>
<h3 id="_mm256_movemask_ps">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_movemask_ps" aria-hidden="true"></a> _mm256_movemask_ps</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-index-of-array" target="_blank">配列内の要素のインデックスを求める</a></li>
</ul>
<h3 id="_mm256_set1_epi32">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_set1_epi32" aria-hidden="true"></a> _mm256_set1_epi32</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-min-of-max-of-array" target="_blank">配列内の最小値と最大値</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-index-of-array" target="_blank">配列内の要素のインデックスを求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-scalar-multiplication" target="_blank">行列のスカラー倍を計算する</a></li>
</ul>
<h3 id="_mm256_setzero_si256">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_setzero_si256" aria-hidden="true"></a> _mm256_setzero_si256</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-vector-dot-product" target="_blank">2 つのベクトルの内積を計算する</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-summation" target="_blank">配列内の全要素の和を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-dispersion" target="_blank">配列の分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-covariance" target="_blank">2 つの配列の共分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-array-correlation-coefficient" target="_blank">2 つの配列の相関係数を求める</a></li>
</ul>
<h2 id="%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%89%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E6%93%8D%E4%BD%9C">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%89%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E6%93%8D%E4%BD%9C" aria-hidden="true"></a> パックドテスト操作</h2>
<h3 id="_mm256_testz_si256">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_testz_si256" aria-hidden="true"></a> _mm256_testz_si256</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-index-of-array" target="_blank">配列内の要素のインデックスを求める</a></li>
</ul>
<h2 id="%E7%BD%AE%E6%8F%9B%E6%93%8D%E4%BD%9C">
<a class="header-anchor-link" href="#%E7%BD%AE%E6%8F%9B%E6%93%8D%E4%BD%9C" aria-hidden="true"></a> 置換操作</h2>
<h3 id="_mm256_permute2x128_si256">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_permute2x128_si256" aria-hidden="true"></a> _mm256_permute2x128_si256</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-vector-dot-product" target="_blank">2 つのベクトルの内積を計算する</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-summation" target="_blank">配列内の全要素の和を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-dispersion" target="_blank">配列の分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-array-covariance" target="_blank">2 つの配列の共分散を求める</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/k_taro56/articles/simd-array-correlation-coefficient" target="_blank">2 つの配列の相関係数を求める</a></li>
</ul>
<h2 id="%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AB%E3%81%AE%E5%9E%8B%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%82%B9%E3%83%88%E6%93%8D%E4%BD%9C">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AB%E3%81%AE%E5%9E%8B%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%82%B9%E3%83%88%E6%93%8D%E4%BD%9C" aria-hidden="true"></a> ベクトルの型キャスト操作</h2>
<h3 id="_mm256_castsi256_ps">
<a class="header-anchor-link" href="#_mm256_castsi256_ps" aria-hidden="true"></a> _mm256_castsi256_ps</h3>
<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/k-taro56/articles/simd-index-of-array" target="_blank">配列内の要素のインデックスを求める</a></li>
</ul>
<h1 id="%E5%8F%82%E8%80%83%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%82%8B%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%88">
<a class="header-anchor-link" href="#%E5%8F%82%E8%80%83%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%82%8B%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%88" aria-hidden="true"></a> 参考になるサイト</h1>
<ul>
<li>
<a href="https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide/index.html" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">Intel Intrinsics Guide</a> インテルの公式ドキュメントで、関数が一覧表になっていています。パフォーマンスに関する情報が記載されています。</li>
<li>
<a href="https://jp.xlsoft.com/documents/intel/compiler/18/cpp_18_win_lin/index.htm#GUID-9E84F9C5-1711-4F59-8742-8F9DF283A472.html" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">インテル AVX2 命令の組み込み関数</a> こちらもインテルの公式ドキュメントです。日本語ですが、パフォーマンスについての情報はありません。</li>
<li>
<a href="https://qiita.com/fukushima1981/items/66bc7265f3b678903dba" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">AVX/AVX2/AVX512 アドベントカレンダー2021イントロダクション</a> 日本語で各関数を詳細に解説しています。とてもわかりやすいですが、一部の関数だけです。</li>
</ul>


C 言語 SIMD 入門：目次

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