VectorTraits已更新至 v3.0版。支持Vector512类型及 X86架构的Avx512系列指令集; 支持 Wasm架构及PackedSimd指令集; 还提供了 多向量换位（YShuffleX2、YShuffleX3）、交织(Group2Zip, Group2Unzip) 等原创的向量方法。

• NuGet: https://www.nuget.org/packages/VectorTraits/3.0.0
• 源代码: https://github.com/zyl910/VectorTraits
• 在线文档: https://zyl910.github.io/VectorTraits_doc/

变更日志如下。

• Supports Vector512 type and X86 architecture’s Avx512 family instruction sets (支持Vector512类型及 X86架构的Avx512系列指令集).
• Improved algorithms for 128/256 bit vectors using the Avx512 family instruction sets (使用Avx512系列指令集, 改进了128/256位向量的算法).
• Supports Wasm(WebAssembly) architecture, supports PackedSimd instruction set (支持 Wasm(WebAssembly)架构及PackedSimd指令集).
• Added VectorTraits.Benchmarks.Wasm project. Used for unit test and benchmark vector types on the Wasm architecture (增加了 VectorTraits.Benchmarks.Wasm 项目. 用于在 Wasm 架构上对向量类型进行单元测试与基准测试).
• Support for .NET 8.0 new vector methods (支持 .NET 8.0 新增的向量方法): WidenLower, WidenUpper.
• Provides vector methods for de-interleave (提供解交织的向量方法): YGroup2Unzip, YGroup2UnzipEven, YGroup2UnzipOdd, YGroup3Unzip, YGroup3UnzipX2, YGroup4Unzip, YGroup6Unzip_Bit128.
• Provides vector methods for interleave (提供交织的向量方法): YGroup2Zip, YGroup2ZipHigh, YGroup2ZipLow, YGroup3Zip, YGroup3ZipX2, YGroup4Unzip, YGroup6Zip_Bit128.
• Provides vector methods for reconstruction groups (提供重新构造组的向量方法): YGroup1ToGroup3, YGroup1ToGroup4, YGroup1ToGroup4WithW, YGroup3ToGroup4, YGroup4ToGroup3.
• Provides vector methods for multi vector shuffle (提供多向量换位的向量方法): YShuffleX2, YShuffleX2Insert, YShuffleX2Kernel, YShuffleX3, YShuffleX3Insert, YShuffleX3Kernel, YShuffleX4, YShuffleX4Insert, YShuffleX4Kernel.
• Provides vector methods for transpose (提供转置的向量方法): YGroup2Transpose, YGroup2TransposeEven, YGroup2TransposeOdd.
• Provides vector methods for compare (提供比较的向量方法): GreaterThan_Unsigned.
• Provides extension method for vectors (提供向量的扩展方法): AsSigned, AsUnsigned.
• VectorSameWExtensions add As method. Vector<T> add As Extension Methods (Vector<T> 增加 As 扩展方法).
• The IsHardwareAccelerated property has been added to the Vectors(/Vector128s/Vector256s/Vector512s) classes (Vectors(/Vector128s/Vector256s/Vector512s) 类增加了 IsHardwareAccelerated 属性).
• Added 128-bit integer type - ExInt128/ExUInt128 (增加了128位整数类型 - ExInt128/ExUInt128).
• (Experimental) Experimentally added the ExType(Extended type) mechanism to enable vector types to support 128-bit integers(ExInt128/ExUInt128). However, it is found that some functions do not work properly under some .NET versions. Therefore, it is recommended to prioritize using functions with the suffix “_Bit128” instead of ExType (实验性的增加了 ExType(扩展类型) 机制, 使向量类型能支持128位整数(ExInt128/ExUInt128). 但发现某些.NET版本下，个别函数的工作不正常. 故建议优先使用“_Bit128”后缀的函数, 而不是 ExType).
• The MathBitOperations class has been added. It provides these functions (增加了 MathBitOperations 类. 它提供了这些函数): Crc32C, IsPow2, LeadingZeroCount, Log2, PopCount, RoundUpToPowerOf2, RotateLeft, RotateRight, TrailingZeroCount.
• Package “System.Runtime.CompilerServices.Unsafe” upgraded to version 5.0.0. UnsafeUtil obsoletes methods such as IsNullRef, NullRef, SkipInit (Unsafe包升级到 5.0.0 版. UnsafeUtil 废弃了 IsNullRef 等函数).
• The UnsafeUtil class add methods (UnsafeUtil类增加了方法): GetArrayDataReference, Dec, Inc, PreDec, PreInc, PostDec, PostDecExcept, PostDecExceptZero, PostInc, PostIncExcept, PostIncExceptZero .
• Optimize type conversion for vector generic types by replacing (object) with the As method (优化向量泛型类型的类型转换, 用 As 方法取代 (object)).
• Optimize the combining of two vectors, using WithUpper instead of Create (优化两个向量的组合, 用 WithUpper 代替 Create). e,g, Narrow and more.
• Optimized hardware acceleration of YBitToByte, YBitToInt16, YBitToInt32, YBitToInt64 methods on all architecture. It no longer uses OnesComplement (优化YBitToByte, YBitToInt16, YBitToInt32, YBitToInt64方法在所有架构的硬件加速. 它不再使用 OnesComplement).
• Optimized hardware acceleration of Shuffle/YShuffleInsert methods on X86 architecture. Use EqualsShift arithmetic (优化Shuffle/YShuffleInsert方法在X86架构的硬件加速. 使用 EqualsShift 算法). For 16~64 bit types.
• Fix all YShuffleG4X2 methods, remove redundant ConstantExpected attribute(修正所有 YShuffleG4X2 方法, 移除多余的 ConstantExpected 特性).
• Removal of obsolete project file VectorTraits_vs2019.sln (移除过时的项目文件 VectorTraits_vs2019.sln).
• Deprecation notice: Deprecation notice: The next version will remove such as WVectorTraits128AdvSimdB64/WVectorTraits128Avx2 classes (废弃预告: 下个版本将会移除 WVectorTraits128AdvSimdB64, WVectorTraits128Avx2 等类).

完整列表: ChangeLog

支持 X86架构的Avx512系列指令集

相关日志:

• Supports Vector512 type and X86 architecture’s Avx512 family instruction sets (支持Vector512类型及 X86架构的Avx512系列指令集).
• Improved algorithms for 128/256 bit vectors using the Avx512 family instruction sets (使用Avx512系列指令集, 改进了128/256位向量的算法).

本库已经支持了X86架构的Avx512系列指令集。既：Avx512BW, Avx512DQ, Avx512F, Avx512Vbmi, Avx512VL。

提示，目前支持Avx512系列指令集的CPU有——

• Intel: 第11代酷睿处理器，如“Intel Core i7-11700”。注意从第12代酷睿处理器开始，Intel对消费级处理器禁用了Avx512，仅部分服务器级处理器有Avx512。
• AMD: Zen4架构及之后机构的处理器，例如“AMD Ryzen 7 7840H”.

为了方便处理Vector512, 本库增加了以下类型：

• Vector512s: 为512位向量（Vector512）提供了常用工具函数与特征方法. 在支持Avx512系列指令集的电脑上运行时, 会获得充分的硬件加速。
• Vector512s<T>: 为512位向量（Vector512）提供了各种元素类型的常数.

而且本库根据 Avx512系列指令集中 128/256位向量指令，改进 128/256位向量中（Vector128s、Vector256s、Vectors）各个方法的算法，使它们的性能得到了进一步的提升。

在运行 .NET 程序时，可以通过环境变量来控制是否启用Avx512。例如加上“COMPlus_EnableAVX512F=0”的环境变量后，便会禁用Avx512。

遗憾的是，.NET 8.0 里的Vector类型，仅是128~256位的长度。当“Vector512.IsHardwareAccelerated”为true时（CPU支持Avx512指令集），Vector的长度并未升级到512位，而是仍然保持 256位。据说 .NET 9.0 会支持，只能期待它发布了。

支持Avx512时的输出信息

当支持Avx512指令集，范例程序 samples/VectorTraits.Sample 的输出信息如下。

VectorTraits.Sample

IsRelease:	True
Environment.ProcessorCount:	16
Environment.Is64BitProcess:	True
Environment.OSVersion:	Microsoft Windows NT 10.0.22631.0
Environment.Version:	8.0.8
Stopwatch.Frequency:	10000000
RuntimeEnvironment.GetRuntimeDirectory:	C:\Program Files\dotnet\shared\Microsoft.NETCore.App\8.0.8\
RuntimeInformation.FrameworkDescription:	.NET 8.0.8
RuntimeInformation.OSArchitecture:	X64
RuntimeInformation.OSDescription:	Microsoft Windows 10.0.22631
RuntimeInformation.RuntimeIdentifier:	win-x64
IntPtr.Size:	8
BitConverter.IsLittleEndian:	True
Vector.IsHardwareAccelerated:	True
Vector<byte>.Count:	32	# 256bit
Vector<float>.Count:	8	# 256bit
Vector128.IsHardwareAccelerated:	True
Vector256.IsHardwareAccelerated:	True
Vector512.IsHardwareAccelerated:	True
Vector<T>.Assembly.CodeBase:	file:///C:/Program Files/dotnet/shared/Microsoft.NETCore.App/8.0.8/System.Private.CoreLib.dll
GetTargetFrameworkDisplayName(VectorTextUtil):	.NET 8.0
GetTargetFrameworkDisplayName(TraitsOutput):	.NET 8.0
VectorTraitsGlobal.InitCheckSum:	-2122844161	# 0x8177F7FF
VectorEnvironment.CpuModelName:	AMD Ryzen 7 7840H w/ Radeon 780M Graphics
VectorEnvironment.SupportedInstructionSets:	Aes, Avx, Avx2, Avx512BW, Avx512CD, Avx512DQ, Avx512F, Avx512Vbmi, Avx512VL, Bmi1, Bmi2, Fma, Lzcnt, Pclmulqdq, Popcnt, Sse, Sse2, Sse3, Ssse3, Sse41, Sse42, X86Base
Vector128s.Instance:	WVectorTraits128Avx2	// Sse, Sse2, Sse3, Ssse3, Sse41, Sse42, Avx, Avx2, Avx512VL
Vector256s.Instance:	WVectorTraits256Avx2	// Avx, Avx2, Sse, Sse2, Avx512VL
Vector512s.Instance:	WVectorTraits512Avx512	// Avx512BW, Avx512DQ, Avx512F, Avx512Vbmi, Avx, Avx2, Sse, Sse2
Vectors.Instance:	VectorTraits256Avx2	// Avx, Avx2, Sse, Sse2, Avx512VL
Vectors.BaseInstance:	VectorTraits256Base

src:    <0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7>        # (0000 0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0000 0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007)
ShiftLeft:      <0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14>  # (0000 0002 0004 0006 0008 000A 000C 000E 0000 0002 0004 0006 0008 000A 000C 000E)
Equals to BCL ShiftLeft:        True
Equals to ShiftLeft_Const:      True

desc:   <15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0>  # (000F 000E 000D 000C 000B 000A 0009 0008 0007 0006 0005 0004 0003 0002 0001 0000)
Shuffle:        <14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0>  # (000E 000C 000A 0008 0006 0004 0002 0000 000E 000C 000A 0008 0006 0004 0002 0000)
Equals to BCL Shuffle:  True
Equals to Shuffle_Core: True

ShiftLeft_AcceleratedTypes:     SByte, Byte, Int16, UInt16, Int32, UInt32, Int64, UInt64        # (00001FE0)
Shuffle_AcceleratedTypes:       SByte, Byte, Int16, UInt16, Int32, UInt32, Int64, UInt64, Single, Double        # (00007FE0)

其中最关键的是这几行，分别展示了各种向量类型所用的指令集。

Vector128s.Instance:	WVectorTraits128Avx2	// Sse, Sse2, Sse3, Ssse3, Sse41, Sse42, Avx, Avx2, Avx512VL
Vector256s.Instance:	WVectorTraits256Avx2	// Avx, Avx2, Sse, Sse2, Avx512VL
Vector512s.Instance:	WVectorTraits512Avx512	// Avx512BW, Avx512DQ, Avx512F, Avx512Vbmi, Avx, Avx2, Sse, Sse2
Vectors.Instance:	VectorTraits256Avx2	// Avx, Avx2, Sse, Sse2, Avx512VL

输出信息中的“Vector512.IsHardwareAccelerated: True”，表示512位向量支持硬件加速。

支持 Wasm架构及PackedSimd指令集

相关日志:

• Supports Wasm(WebAssembly) architecture, supports PackedSimd instruction set (支持 Wasm(WebAssembly)架构及PackedSimd指令集).
• Added VectorTraits.Benchmarks.Wasm project. Used for unit test and benchmark vector types on the Wasm architecture (增加了 VectorTraits.Benchmarks.Wasm 项目. 用于在 Wasm 架构上对向量类型进行单元测试与基准测试).

本库已经支持了支持 Wasm(WebAssembly)架构，以及PackedSimd指令集。

PackedSimd指令集是一个128位的SIMD硬件加速指令集。故在使用 Vector128s 时，能获得充分的硬件加速。

遗憾的是，目前.NET 8.0 里的Vector类型，在WASM架构上运行时是没有硬件加速的，仅Vector128有硬件加速。这就导致了 Vectors 的部分方法也是没有硬件加速的，需改为使用 Vector128s。

支持PackedSimd时的输出信息

当在WASM环境下运行，且支持PackedSimd指令集，范例程序的输出信息如下。

VectorTraits.Sample on Wasm

IsRelease:	True
Environment.ProcessorCount:	1
Environment.Is64BitProcess:	False
Environment.OSVersion:	Other 1.0.0.0
Environment.Version:	8.0.4
Stopwatch.Frequency:	1000000000
RuntimeEnvironment.GetRuntimeDirectory:	/
RuntimeInformation.FrameworkDescription:	.NET 8.0.4
RuntimeInformation.OSArchitecture:	Wasm
RuntimeInformation.OSDescription:	Browser
RuntimeInformation.RuntimeIdentifier:	browser-wasm
IntPtr.Size:	4
BitConverter.IsLittleEndian:	True
Vector.IsHardwareAccelerated:	False
Vector<byte>.Count:	16	# 128bit
Vector<float>.Count:	4	# 128bit
Vector128.IsHardwareAccelerated:	True
Vector256.IsHardwareAccelerated:	False
Vector512.IsHardwareAccelerated:	False
Vector<T>.Assembly.CodeBase:	
GetTargetFrameworkDisplayName(VectorTextUtil):	.NET 8.0
GetTargetFrameworkDisplayName(TraitsOutput):	.NET 8.0
VectorTraitsGlobal.InitCheckSum:	-2122844158	# 0x8177F802
VectorEnvironment.CpuModelName:	
VectorEnvironment.SupportedInstructionSets:	PackedSimd
Vector128s.Instance:	WVectorTraits128PackedSimd	// PackedSimd
Vectors.Instance:	VectorTraits128PackedSimd	// PackedSimd
Vectors.BaseInstance:	VectorTraits128Base

src:	<0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7>	# (0000 0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007)
ShiftLeft:	<0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14>	# (0000 0002 0004 0006 0008 000A 000C 000E)
Equals to BCL ShiftLeft:	True
Equals to ShiftLeft_Const:	True

desc:	<7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0>	# (0007 0006 0005 0004 0003 0002 0001 0000)
Shuffle:	<14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0>	# (000E 000C 000A 0008 0006 0004 0002 0000)
Equals to BCL Shuffle:	True
Equals to Shuffle_Core:	True

ShiftLeft_AcceleratedTypes:	None	# (00000000)
Shuffle_AcceleratedTypes:	None	# (00000000)

其中最关键的是这几行：

Vector.IsHardwareAccelerated:	False
Vector128.IsHardwareAccelerated:	True
Vector256.IsHardwareAccelerated:	False
Vector512.IsHardwareAccelerated:	False
VectorEnvironment.SupportedInstructionSets:	PackedSimd
Vector128s.Instance:	WVectorTraits128PackedSimd	// PackedSimd
Vectors.Instance:	VectorTraits128PackedSimd	// PackedSimd
Vectors.BaseInstance:	VectorTraits128Base

可以看出，浏览器支持PackedSimd。于是128位向量（Vector128）具有硬件加速。

VectorTraits.Benchmarks.Wasm 使用说明

传统的 .NET 程序，无论是命令行程序，还是UI界面程序，甚至 ASP.Net 后台程序，都是在本机上运行，而不是在浏览器中运行。
为了能直接在浏览器中运行 .NET 程序, 需使用“Blazor Wasm”项目类型。它会将 .NET 程序 编译为Wasm，用于在浏览器中运行。

本库已经建立了 VectorTraits.Benchmarks.Wasm 项目，可以用它来测试 .NET 程序在Wasm架构运行时的表现。且支持基准测试与单元测试。

启动VectorTraits.Benchmarks.Wasm 项目后，VS会自动打开浏览器，并浏览主页（Home）。如下图。

在左侧的导航栏中点击“View benchmark”，便会打开基准测试的页面，用于对比测试各种算法的性能。点击“Test”按钮，便会开始测试。该测试是异步进行的，还会在“Test”按钮的右侧显示进度。

默认情况下，仅运行少量的基准测试。若勾选了“AllowFakeBenchmark”复选框，会运行所有的基准测试，会花费一个小时或更长的时间。

在左侧的导航栏中点击“View unit test”，便会打开基准测试的页面，用于验证算法的正确性。点击“Test”按钮，便会开始测试。

由于 .NET 8.0 时的“Blazor Wasm”尚不支持多线程，且NUnit尚不支持异步执行。故只能以同步方式运行，需等到所有单元测试均执行完毕后，才能获得结果。一般需花费数分钟不等。

新增了向量方法

相关日志:

• Support for .NET 8.0 new vector methods (支持 .NET 8.0 新增的向量方法): WidenLower, WidenUpper.
• Provides vector methods for de-interleave (提供解交织的向量方法): YGroup2Unzip, YGroup2UnzipEven, YGroup2UnzipOdd, YGroup3Unzip, YGroup3UnzipX2, YGroup4Unzip, YGroup6Unzip_Bit128.
• Provides vector methods for interleave (提供交织的向量方法): YGroup2Zip, YGroup2ZipHigh, YGroup2ZipLow, YGroup3Zip, YGroup3ZipX2, YGroup4Unzip, YGroup6Zip_Bit128.
• Provides vector methods for reconstruction groups (提供重新构造组的向量方法): YGroup1ToGroup3, YGroup1ToGroup4, YGroup1ToGroup4WithW, YGroup3ToGroup4, YGroup4ToGroup3.
• Provides vector methods for multi vector shuffle (提供多向量换位的向量方法): YShuffleX2, YShuffleX2Insert, YShuffleX2Kernel, YShuffleX3, YShuffleX3Insert, YShuffleX3Kernel, YShuffleX4, YShuffleX4Insert, YShuffleX4Kernel.
• Provides vector methods for transpose (提供转置的向量方法): YGroup2Transpose, YGroup2TransposeEven, YGroup2TransposeOdd.

支持 .NET 8.0 新增的向量方法

.NET 8.0 新增了这些向量方法——

• WidenLower: Widens the lower half of a Vector into a Vector (将向量的低半部分扩宽为一个向量).
  Mnemonic: rt[i] := widen(source[i]).
• WidenUpper: Widens the upper half of a Vector into a Vector (将向量的高半部分扩宽为一个向量).
  Mnemonic: rt[i] := widen(source[i - Count/2]).

Vectors/Vector128s/Vector256s/Vector512s 均支持了这些方法。

提供交织与解交织的向量方法

在使用向量化运算时，有时需要重新排列元素的位置。例如在做图形、图像处理时，经常需要对 已打包的RGB或RGBA数据 进行交织和解交织运算。

虽然 .NET 7.0 开始提供了 Shuffle 方法，但它存在很多问题——变长的Vector类型里还未提供该方法，直到 .NET 8.0很多架构上仍没有硬件加速。
为了解决官方的 Shuffle 方法的问题，本库提供 Shuffle 系列方法，能够在 X86、Arm等架构上享受硬件加速。但还存在2个缺点——

• 若让使用者基于Shuffle来开发交织和解交织运算的函数，写起来会比较繁琐。
• 对于交织和解交织算法来说，Shuffle实现的算法的性能并不是最优的。有一些特殊算法，能带来更大的性能提升。

于是本库提供了交织与解交织的向量方法。且将其抽象为 2~4-元素组的处理，使它们能具有更强的通用性。相关方法的说明见下。

• YGroup2Unzip[/_Bit128]: De-Interleave 2-element groups into 2 vectors. It converts the 2-element groups AoS to SoA (将2-元素组解交织为2个向量. 它能将2元素组的 数组结构体 转为 结构体数组).
  Mnemonic: x[i] =: element_ref(2*i, data0, data1), y[i] =: element_ref(2*i+1, data0, data1).
• YGroup2UnzipEven: De-Interleave the 2-element groups into 2 vectors, and return the vector of even positions (将2-元素组解交织为2个向量, 并返回偶数位置的数据).
  Mnemonic: rt[i] =: element_ref(2*i, data0, data1).
• YGroup2UnzipOdd: De-Interleave the 2-element groups into 2 vectors, and return the vector of odd positions (将2-元素组解交织为2个向量, 并返回奇数位置的数据).
  Mnemonic: rt[i] =: element_ref(2*i+1, data0, data1).
• YGroup2Zip[/_Bit128]: Interleave 2 vectors into 2-element groups. It converts the 2-element groups SoA to AoS (将2个向量交织为2-元素组. 它能将2元素组的 结构体数组 转为 数组结构体).
  Mnemonic: element_ref(i, data0, data1) := (0==(i&1))?( x[i2] ):( y[i2] ), i2 := i/2.
• YGroup2ZipHigh: Interleave 2 vectors into 2-element groups and returns the data in the high position. (将2个向量交织为2-元素组, 并返回高位置的数据).
  Mnemonic: rt[i] := (0==(i&1))?( x[i2] ):( y[i2] ), i2 := (i+T.Count)/2.
• YGroup2ZipLow: Interleave 2 vectors into 2-element groups and returns the data in the low position. (将2个向量交织为2-元素组, 并返回低位置的数据).
  Mnemonic: rt[i] := (0==(i&1))?( x[i2] ):( y[i2] ), i2 := i/2.
• YGroup3Unzip[/_Bit128]: De-Interleave 3-element groups into 3 vectors. It converts the 3-element groups AoS to SoA. It can also deinterleave packed RGB pixel data into R,G,B planar data (将3-元素组解交织为3个向量. 它能将3元素组的 数组结构体 转为 结构体数组. 它还能将 已打包的RGB像素数据, 解交织为 R,G,B 平面数据).
  Mnemonic: x[i] =: element_ref(3*i, data0, data1, data2), y[i] =: element_ref(3*i+1, data0, data1, data2), z[i] =: element_ref(3*i+2, data0, data1, data2).
• YGroup3UnzipX2[/_Bit128]: De-Interleave 3-element groups into 3 vectors and process 2x data (将3-元素组解交织为3个向量, 且处理2倍数据).
  Mnemonic: (x, y, z) = YGroup3Unzip(data0, data1, data2), (xB, yB, zB) = YGroup3Unzip(data3, data4, data5).
• YGroup3Zip[/_Bit128]: Interleave 3 vectors into 3-element groups. It converts the 3-element groups SoA to AoS. It can also interleave R,G,B planar data into packed RGB pixel data (将3个向量交织为3-元素组. 它能将3元素组的 结构体数组 转为 数组结构体. 它还能将 R,G,B 平面数据, 交织为 已打包的RGB像素数据).
  Mnemonic: element_ref(i, data0, data1, data2) := (0==(i%3))?( x[i2] ):( (1==(i%3))?( y[i2] ):( z[i2] ) ), i2 := i/3.
• YGroup3ZipX2[/_Bit128]: Interleave 3 vectors into 3-element groups and process 2x data (将3个向量交织为3-元素组, 且处理2倍数据).
  Mnemonic: (data0, data1, data2) = YGroup3Zip(x, y, z), (data3, data4, data5) = YGroup3Zip(xB, yB, zB).
• YGroup4Unzip[/_Bit128]: De-Interleave 4-element groups into 4 vectors. It converts the 4-element groups AoS to SoA. It can also deinterleave packed RGBA pixel data into R,G,B,A planar data (将4-元素组解交织为4个向量. 它能将4元素组的 数组结构体 转为 结构体数组. 它还能将 已打包的RGBA像素数据, 解交织为 R,G,B,A 平面数据).
  Mnemonic: x[i] =: element_ref(4*i, data0, data1, data2, data3), y[i] =: element_ref(4*i+1, data0, data1, data2, data3), z[i] =: element_ref(4*i+2, data0, data1, data2, data3), w[i] =: element_ref(4*i+3, data0, data1, data2, data3).
• YGroup4Zip[/_Bit128]: Interleave 4 vectors into 4-element groups. It converts the 4-element groups SoA to AoS. It can also interleave R,G,B,A planar data into packed RGBA pixel data (将4个向量交织为4-元素组. 它能将4元素组的 结构体数组 转为 数组结构体. 它还能将 R,G,B,A 平面数据, 交织为 已打包的RGBA像素数据).
  Mnemonic: element_ref(i, data0, data1, data2, data3) := (0==(i&3))?( x[i2] ):( (1==(i&3))?( y[i2] ):( (2==(i&3))?( z[i2] ):( w[i2] ) ) ), i2 := i/4.
• YGroup6Unzip_Bit128: De-Interleave 6-element groups into 6 vectors. It converts the 6-element groups AoS to SoA (将6-元素组解交织为6个向量. 它能将6元素组的 数组结构体 转为 结构体数组). It is specialized for process 128-bit element (它专门用于处理128位元素).
  Mnemonic: x[i] =: element_ref(6*i, data0, data1, data2, data3, data4, data5), y[i] =: element_ref(6*i+1, data0, data1, data2, data3, data4, data5), z[i] =: element_ref(6*i+2, data0, data1, data2, data3, data4, data5), w[i] =: element_ref(6*i+3, data0, data1, data2, data3, data4, data5), u[i] =: element_ref(6*i+4, data0, data1, data2, data3, data4, data5), v[i] =: element_ref(6*i+5, data0, data1, data2, data3, data4, data5).
• YGroup6Zip_Bit128: Interleave 6 vectors into 6-element groups. It converts the 6-element groups SoA to AoS (将6个向量交织为6-元素组. 它能将6元素组的 结构体数组 转为 数组结构体). It is specialized for process 128-bit element (它专门用于处理128位元素).
  Mnemonic: element_ref(i, data0, data1, data2, data3, data4, data5) := (0==(i%6))?( x[i2] ):( (1==(i%6))?( y[i2] ):( (2==(i%6))?( z[i2] ):( (3==(i%6))?( w[i2] ):( (4==(i%6))?( u[i2] ):( v[i2] ) ) ) ) ), i2 := i/6.

对于 3-元素组的交织，有一种算法是可以同时处理2倍数据的，于是提供了 YGroup3UnzipX2、YGroup3ZipX2 方法。且这些算法的内部需要处理“128位6-元素组”的交织，于是还暴露了 YGroup6Unzip_Bit128、YGroup6Zip_Bit128 方法。

YGroup3Unzip的范例代码

下面是范例代码。

private static void ShowYGroup3Unzip(TextWriter writer) {
    writer.WriteLine("[YGroup3Unzip]");
    // Byte
    int cnt = Vector<byte>.Count;
    var a0 = Vectors.CreateByDoubleLoop<byte>(0, 1);
    var a1 = Vectors.CreateByDoubleLoop<byte>(cnt * 1, 1);
    var a2 = Vectors.CreateByDoubleLoop<byte>(cnt * 2, 1);
    var s0 = Vectors.YGroup3Unzip(a0, a1, a2, out var s1, out var s2);
    var t0 = Vectors.YGroup3Zip(s0, s1, s2, out var t1, out var t2);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Before      :\t{0}, {1}, {2}", a0, a1, a2);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "YGroup3Unzip:\t{0}, {1}, {2}", s0, s1, s2);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "YGroup3Zip  :\t{0}, {1}, {2}", t0, t1, t2);
    writer.WriteLine();
}

这个方法里，先使用 CreateByDoubleLoop 创建向量，使 a0、a1、a2 为连续的数字。

随后使用 YGroup3Unzip 对这3个向量进行 3-元素组的解交织，结果存储到 s0、s1、s2。若 a0、a1、a2 存储的是 已打包的RGB像素值 的话，可以看出 R、G、B 通道的数值正好被分离到 s0、s1、s2 这3个向量里了。

再使用 YGroup3Zip 对这3个向量进行 3-元素组的交织，结果存储到 t0、t1、t2。它们与先前的 a0、a1、a2 的值相同。

下面是输出结果。

[YGroup3Unzip]
Before      :   <0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31>, <32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63>, <64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95>      # (00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0A 0B 0C 0D 0E 0F 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1A 1B 1C 1D 1E 1F), (20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 2A 2B 2C 2D 2E 2F 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 3A 3B 3C 3D 3E 3F), (40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 4A 4B 4C 4D 4E 4F 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 5A 5B 5C 5D 5E 5F)
YGroup3Unzip:   <0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93>, <1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 34, 37, 40, 43, 46, 49, 52, 55, 58, 61, 64, 67, 70, 73, 76, 79, 82, 85, 88, 91, 94>, <2, 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23, 26, 29, 32, 35, 38, 41, 44, 47, 50, 53, 56, 59, 62, 65, 68, 71, 74, 77, 80, 83, 86, 89, 92, 95>      # (00 03 06 09 0C 0F 12 15 18 1B 1E 21 24 27 2A 2D 30 33 36 39 3C 3F 42 45 48 4B 4E 51 54 57 5A 5D), (01 04 07 0A 0D 10 13 16 19 1C 1F 22 25 28 2B 2E 31 34 37 3A 3D 40 43 46 49 4C 4F 52 55 58 5B 5E), (02 05 08 0B 0E 11 14 17 1A 1D 20 23 26 29 2C 2F 32 35 38 3B 3E 41 44 47 4A 4D 50 53 56 59 5C 5F)
YGroup3Zip  :   <0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31>, <32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63>, <64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95>      # (00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0A 0B 0C 0D 0E 0F 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1A 1B 1C 1D 1E 1F), (20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 2A 2B 2C 2D 2E 2F 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 3A 3B 3C 3D 3E 3F), (40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 4A 4B 4C 4D 4E 4F 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 5A 5B 5C 5D 5E 5F)

由于是在支持Avx2指令集的X86电脑上运行，故向量是256位的。

使用 YGroup3Unzip与YGroup3Zip，能很方便处理RGB像素值。一般步骤为：先用 YGroup3Unzip进行解交织，然后分别对3个通道的数据进行处理。最后使用 YGroup3Zip，将3个通道的数据，交织为已打包的RGB像素值。

提供重新构造组的向量方法

将 3-元素组 与 4-元素组 进行转换，虽然可以先解交织（Unzip），然后再做交织处理（Zip）。但是有些算法的性能更高，于是本库提供了重新构造组的向量方法。相关方法的说明见下。

• YGroup1ToGroup3: Convert a 1-element group, to a 3-element group. It also converts grayscale pixel data to packed RGB pixel data (将1-元素组, 转为3-元素组. 它还能将 灰度像素数据, 转换为 已打包的RGB像素数据).
  Mnemonic: View for group: (result0, result1, result2) = YGroup3Zip(x, x, x). View for element: element_ref(i, result0, result1, result2) := x[i/3].
• YGroup1ToGroup4: Convert a 1-element group, to a 4-element group. It also converts grayscale pixel data to packed RGBA pixel data (将1-元素组, 转为4-元素组. 它还能将 灰度像素数据, 转换为 已打包的RGBA像素数据).
  Mnemonic: View for group: (result0, result1, result2, result4) = YGroup4Zip(x, x, x, x). View for element: element_ref(i, result0, result1, result2, result4) := x[i/4].
• YGroup1ToGroup4WithW: Convert a 1-element group and w argument, to a 4-element group. It also converts grayscale pixel data to packed RGBA pixel data (将1-元素组及w参数, 转为4-元素组. 它还能将 灰度像素数据, 转换为 已打包的RGBA像素数据).
  Mnemonic: View for group: (result0, result1, result2, result4) = YGroup4Zip(x, x, x, w). View for element: element_ref(i, result0, result1, result2, result4) := ((i%4)<3)?( x[i2] ):( w[i2] ), i2 := i/4.
• YGroup3ToGroup4: Convert a 3-element group, to a 4-element group. It also converts packed RGB pixel data to packed RGBA pixel data (将3-元素组, 转为4-元素组. 它还能将 已打包的RGB像素数据, 转换为 已打包的RGBA像素数据).
  Mnemonic: View for group: (result0, result1, result2, result3) = YGroup4Zip(YGroup3Unzip(data0, data1, data2), Vector.Zero)). View for element: element_ref(i, result0, result1, result2, result3) := (3!=(i%4))?element_ref((i/4)*3+(i%4), data0, data1, data2):0.
• YGroup4ToGroup3: Convert a 4-element group, to a 3-element group. It also converts packed RGBA pixel data to packed RGB pixel data (将4-元素组, 转为3-元素组. 它还能将 已打包的RGBA像素数据, 转换为 已打包的RGB像素数据).
  Mnemonic: View for group: (result0, result1, result2) = YGroup3Zip(YGroup4Unzip(data0, data1, data2, data3))). View for element: element_ref(i, result0, result1, result2) := element_ref((i/3)*4+(i%3), data0, data1, data2, data3).

提供转置的向量方法

相关方法的说明见下。

• YGroup2Transpose: Transpose a 22 matrix (对22矩阵进行转置).
  Mnemonic: result0[i] := (0==(i&1))?( x[i&~1] ):( y[i&~1] ), result1[i] := (0==(i&1))?( x[(i&~1) + 1] ):( y[(i&~1) + 1] ).
• YGroup2TransposeEven: Transpose a 22 matrix and return a data in even positions (对22矩阵进行转置, 并返回偶数位置的数据).
  Mnemonic: rt[i] := (0==(i&1))?( x[i&~1] ):( y[i&~1] ).
• YGroup2TransposeOdd: Transpose a 22 matrix and return a data in odd positions (对22矩阵进行转置, 并返回奇数位置的数据).
  Mnemonic: rt[i] := (0==(i&1))?( x[(i&~1) + 1] ):( y[(i&~1) + 1] ).

对于熟悉 Arm 架构中AdvSimd指令集的朋友来说，很容易看出它们借鉴了 AdvSimd.Arm64.TransposeEven、AdvSimd.Arm64.TransposeOdd。

提供多向量换位的向量方法

.NET8增加了Arm架构的多寄存器的查表函数（VectorTableLookup/VectorTableLookupExtension）。
单个向量查表（如 vqvtbl1q_u8）时，只能在 16字节（128位）的范围内进行查表。而使用4个向量查表（如 vqtbl4q_u8 ）时，能在 16*4=64字节（512位）的范围内进行查表。

且.NET8.0增加了对Avx512系列指令集的支持。Avx512提供了2个向量查表的指令，例如 VPERMI2B。

本库参考了这2类指令，提供了 2~4个向量换位的方法。即下面的这些方法。

• YShuffleX2[/_Args/_Core]: Shuffle and clear on 2 vectors (在2个向量上进行换位并清零). Creates a new vector by selecting values from an input vector using a set of indices (通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量). If the indices value is out of range, the element will be cleared (若索引值超出范围, 元素会被清零).
  Mnemonic: rt[i] := (0<=indices[i] && indices[i]<(Count*2))?( element_ref(indices[i], vector0, vector1) ):0.
• YShuffleX2Insert[/_Args/_Core]: Shuffle and insert on 2 vectors (在2个向量上进行换位并插入). Creates a new vector by selecting values from an input vector using a set of indices (通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量). If the index value is out of range, the elements of the background vector will be inserted (若索引值超出范围, 会插入背景向量的元素).
  Mnemonic: rt[i] := (0<=indices[i] && indices[i]<(Count*2))?( element_ref(indices[i], vector0, vector1) ):back[i].
• YShuffleX2Kernel[/_Args/_Core]: Only shuffle on 2 vectors (在2个向量上进行仅换位). Creates a new vector by selecting values from an input vector using a set of indices (通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量). If the index value is out of range, the result is undefined (若索引值超出范围, 结果是未定义的). You can use the IndexMask mask to constrain the parameters (可使用 IndexMask 掩码来约束参数).
  Mnemonic: rt[i] := element_ref(indices[i], vector0, vector1). Conditions: 0<=indices[i] && indices[i]<(Count*2).
• YShuffleX3[/_Args/_Core]: Shuffle and clear on 3 vectors (在3个向量上进行换位并清零). Creates a new vector by selecting values from an input vector using a set of indices (通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量). If the indices value is out of range, the element will be cleared (若索引值超出范围, 元素会被清零).
  Mnemonic: rt[i] := (0<=indices[i] && indices[i]<3*Count)?( element_ref(indices[i], vector0, vector1, vector2) ):0.
• YShuffleX3Insert[/_Args/_Core]: Shuffle and insert on 3 vectors (在3个向量上进行换位并插入). Creates a new vector by selecting values from an input vector using a set of indices (通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量). If the index value is out of range, the elements of the background vector will be inserted (若索引值超出范围, 会插入背景向量的元素).
  Mnemonic: rt[i] := (0<=indices[i] && indices[i]<3*Count)?( element_ref(indices[i], vector0, vector1, vector2) ):back[i].
• YShuffleX3Kernel[/_Args/_Core]: Only shuffle on 3 vectors (在3个向量上进行仅换位). Creates a new vector by selecting values from an input vector using a set of indices (通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量). If the index value is out of range, the result is undefined (若索引值超出范围, 结果是未定义的).
  Mnemonic: rt[i] := element_ref(indices[i], vector0, vector1, vector2). Conditions: 0<=indices[i] && indices[i]<(Count*3).
• YShuffleX4[/_Args/_Core]: Shuffle and clear on 4 vectors (在4个向量上进行换位并清零). Creates a new vector by selecting values from an input vector using a set of indices (通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量). If the indices value is out of range, the element will be cleared (若索引值超出范围, 元素会被清零).
  Mnemonic: rt[i] := (0<=indices[i] && indices[i]<(Count*4))?( element_ref(indices[i], vector0, vector1, vector2, vector3) ):0.
• YShuffleX4Insert[/_Args/_Core]: Shuffle and insert on 4 vectors (在4个向量上进行换位并插入). Creates a new vector by selecting values from an input vector using a set of indices (通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量). If the index value is out of range, the elements of the background vector will be inserted (若索引值超出范围, 会插入背景向量的元素).
  Mnemonic: rt[i] := (0<=indices[i] && indices[i]<(Count*4))?( element_ref(indices[i], vector0, vector1, vector2, vector3) ):back[i].
• YShuffleX4Kernel[/_Args/_Core]: Only shuffle on 4 vectors (在4个向量上进行仅换位). Creates a new vector by selecting values from an input vector using a set of indices (通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量). If the index value is out of range, the result is undefined (若索引值超出范围, 结果是未定义的). You can use the IndexMask mask to constrain the parameters (可使用 IndexMask 掩码来约束参数).
  Mnemonic: rt[i] := element_ref(indices[i], vector0, vector1, vector2, vector3). Conditions: 0<=indices[i] && indices[i]<(Count*4).

Shuffle方法所用到的指令

Architecture	8bit	16bit	32bit	64bit
Arm	vqvtbl1q_u8	(None)	(None)	(None)
Wasm	i8x16.swizzle	(None)	(None)	(None)
X86	_mm_shuffle_epi8(Ssse3)	_mm_permutexvar_epi16(Avx512BW)	_mm256_permutevar8x32_epi32(Avx2)	_mm256_permutexvar_epi64(Avx512F)

“(None)”表示该架构没有提供对应的指令，需要多条指令组合才能实现。

YShuffleX2方法所用到的指令

Architecture	8bit	16bit	32bit	64bit
Arm	vqtbl2q_u8	(None)	(None)	(None)
Wasm	(None)	(None)	(None)	(None)
X86	_mm_permutex2var_epi8(Avx512Vbmi)	_mm_permutex2var_epi16(Avx512BW)	_mm_permutex2var_epi32(Avx512F)	_mm_permutex2var_epi64(Avx512F)

YShuffleX3方法所用到的指令

Architecture	8bit	16bit	32bit	64bit
Arm	vqtbl3q_u8	(None)	(None)	(None)
Wasm	(None)	(None)	(None)	(None)
X86	(None)	(None)	(None)	(None)

YShuffleX4方法所用到的指令

Architecture	8bit	16bit	32bit	64bit
Arm	vqtbl4q_u8	(None)	(None)	(None)
Wasm	(None)	(None)	(None)	(None)
X86	(None)	(None)	(None)	(None)

简化了无符号数的处理

相关日志:

• Provides vector methods for compare (提供比较的向量方法): GreaterThan_Unsigned.
• Provides extension method for vectors (提供向量的扩展方法): AsSigned, AsUnsigned.

有时需要对有符号整数元素的向量类型，进行一些无符号处理。这是需要使用 As进行转型，且处理完毕后再用 As 将类型转换回来。As 方法不能自动填充泛型参数，而是需要手动填写，写起来很繁琐、臃肿。

于是本库为向量类型提供了 AsSigned, AsUnsigned 扩展方法。能直接转换为对应的 有符号或无符号 类型，不用再手动填写类型参数。
而且为了最常用的“无符号比较”功能，为向量类型提供了 GreaterThan_Unsigned 方法.

Vector128s 等类增加了 IsHardwareAccelerated 属性

相关日志:

• The IsHardwareAccelerated property has been added to the Vectors(/Vector128s/Vector256s/Vector512s) classes (Vectors(/Vector128s/Vector256s/Vector512s) 类增加了 IsHardwareAccelerated 属性).

从 .NET 7.0 开始, Vector128 等向量类型增加了 IsHardwareAccelerated, 用于检测是否支持硬件加速。
为了便于早期版本 .NET 的使用，本库给 Vectors(/Vector128s/Vector256s/Vector512s) 类型也增加了 IsHardwareAccelerated。即使低于 .NET 7.0, 也能通过该属性来检测是否有硬件加速。

增加了128位整数类型，使向量类型能支持128位整数

相关日志:

• Added 128-bit integer type - ExInt128/ExUInt128 (增加了128位整数类型 - ExInt128/ExUInt128).
• (Experimental) Experimentally added the ExType(Extended type) mechanism to enable vector types to support 128-bit integers(ExInt128/ExUInt128). However, it is found that some functions do not work properly under some .NET versions. Therefore, it is recommended to prioritize using functions with the suffix “_Bit128” instead of ExType (实验性的增加了 ExType(扩展类型) 机制, 使向量类型能支持128位整数(ExInt128/ExUInt128). 但发现某些.NET版本下，个别函数的工作不正常. 故建议优先使用“_Bit128”后缀的函数, 而不是 ExType).

增加了128位整数类型

从 .NET 7.0 开始, 官方类库中增加了128位整数类型, 即 Int128与UInt128。

在处理某些向量类型的算法时，需要以 128位元素为单位进行处理。由于Int128与UInt128是.NET 7.0才提供的，为了兼容早期版本的 .NET，本库在“Zyl.VectorTraits.ExTypes”命名空间里增加了128位整数类型。

• ExInt128: 表示 128 位有符号整数. 它与 Int128 是二进制兼容的.
• ExUInt128: 表示 128 位无符号整数. 它与 UInt128 是二进制兼容的.

它们的用法，与 Int128与UInt128 是完全相同的。

使向量类型能支持128位整数

Vector128 等向量类型为了避免程序员误操作，故在很多地方增加了类型检查。只有在使用它所允许的数字类型时才能正常工作，而对其他类型，会报异常。

本库实验性的增加了 ExType(扩展类型) 机制, 使向量类型能支持128位整数(ExInt128/ExUInt128). 具体办法是增加了一系列以“Ex”开头的扩展方法，它们利用 Unsafe类的功能，绕过了类型检查。

但发现某些.NET版本下，个别函数的工作不正常. 故建议优先使用“_Bit128”后缀的函数, 而不是 ExType。例如使用“YGroup2Unzip_Bit128”等方法.

ExType的范例

下面介绍一下ExType机制的范例。虽然目前不建议使用，但可以给有兴趣的开发者试试。

ExType的范例1 - ShowExTypes（显示含有扩展类型的向量）

下面是范例代码。

private static void ShowExTypes(TextWriter writer) {
    writer.WriteLine("[ExTypes]");
    // -- Create (创建) --
    //Vector<ExInt128> temp = new Vector<ExInt128>((ExInt128)0x102); // System.NotSupportedException: Specified type is not supported
    Vector<ExInt128> temp = Vectors.Create((ExInt128)0x102);

    // -- ToString (转字符串) --
    //writer.WriteLine("ToString:\t" + temp.ToString()); // System.NotSupportedException: Specified type is not supported
    //writer.WriteLine(string.Format("Format:\t{0}", temp)); // System.NotSupportedException: Specified type is not supported
    //writer.WriteLine($"InterpolatedString:\t{temp}."); // System.NotSupportedException: Specified type is not supported
    writer.WriteLine("ToString:\t" + ExVectorUtil.Format(temp));
    writer.WriteLine(ExVectorUtil.Format("Format:\t{0}", temp));
#if NETCOREAPP1_0_OR_GREATER || NET461_OR_GREATER
    writer.WriteLine(ExVectorUtil.ToString($"InterpolatedString:\t{temp}."));
#endif
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "ValueWithHex:\t{0}", temp);

    // -- Property (属性) --
    //VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Count:\t{0}", Vector<ExInt128>.Count); // System.NotSupportedException: Specified type is not supported
    //VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Zero:\t{0}", Vector<ExInt128>.Zero); // System.NotSupportedException: Specified type is not supported
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Count:\t{0}", Vectors<ExInt128>.Count);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Zero:\t{0}", Vectors<ExInt128>.Zero);

    // -- Equals (相等) --
    //VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Equals zero:\t{0}", Vectors<ExInt128>.Zero.Equals(temp)); // System.NotSupportedException: Specified type is not supported
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Equals zero:\t{0}", Vectors<ExInt128>.Zero.BitEquals(temp));

    // -- Reinterprets (重新解释) --
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "ExAsInt64:\t{0}", temp.ExAsInt64());

    // -- Done --
    writer.WriteLine();
}

创建变量时，若使用new Vector<ExInt128> ，会遇到NotSupportedException异常。改为用 Vectors.Create((ExInt128)...) 之后便能顺利的创建 元素类型为ExInt128的向量.

创建好向量后，若直接用 WriteLine输出, 或是用 格式化字符串（string.Format）、插值字符串 ，会遇到NotSupportedException异常。 改为使用 ExVectorUtil 的方法后, 能顺利的输出。还可以使用 VectorTextUtil 里的方法，它不仅能输出格式化后的字符串，且自动在末尾拼接了十六进制值，便于观察数据。

在访问 Vector 的属性（如 Count、Zero）或方法（如 Equals）时，会遇到NotSupportedException异常。 改为使用 Vectors 的属性或方法后，便能顺利执行了。

本库还提供了“ExAs”开头的扩展方法，能够对向量类型进行重新解释。例如使用 ExAsInt64，能够将含有扩展类型的向量，安全的转换为 Int64向量。

下面是输出结果。

ToString:       <258, 258>
Format: <258, 258>
InterpolatedString:     <258, 258>.
ValueWithHex:   <258, 258>      # (00000000000000000000000000000102 00000000000000000000000000000102)
Count:  2       # (2)
Zero:   <0, 0>  # (00000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000)
Equals zero:    False
ExAsInt64:      <258, 0, 258, 0>        # (0000000000000102 0000000000000000 0000000000000102 0000000000000000)

由于是在支持Avx2指令集的X86电脑上运行，故向量是256位的。

ExType的范例2 - YGroup2Zip（2-元素组的交织）

下面是范例代码。

private static void ShowYGroup2Zip(TextWriter writer) {
    writer.WriteLine("[YGroup2Zip]");
#if NETCOREAPP3_0_OR_GREATER
    // Int64
    var a0 = Vector256s.CreateByDoubleLoop<long>(0, 2);
    var a1 = Vector256s.CreateByDoubleLoop<long>(1, 2);
    var s0 = Vector256s.YGroup2Zip(a0, a1, out var s1);
    var t0 = Vector256s.YGroup2Unzip(s0, s1, out var t1);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "Before      :\t{0}, {1}", a0, a1);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "YGroup2Zip  :\t{0}, {1}", s0, s1);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "YGroup2Unzip:\t{0}, {1}", t0, t1);
    // Int128 - ExType
    var b0 = a0.ExAsExInt128();
    var b1 = a1.ExAsExInt128();
    var c0 = Vector256s.YGroup2Zip(b0, b1, out var c1);
    var d0 = c0.ExAsInt64();
    var d1 = c1.ExAsInt64();
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "ExAsExInt128:\t{0}, {1}", b0, b1);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "YGroup2Zip  :\t{0}, {1}", c0, c1);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "ExAsInt64   :\t{0}, {1}", d0, d1);
    // Int128 - _Bit128
    var e0 = Vector256s.YGroup2Zip_Bit128(a0, a1, out var e1);
    VectorTextUtil.WriteLine(writer, "_Bit128     :\t{0}, {1}", e0, e1);
#endif // NETCOREAPP3_0_OR_GREATER
    writer.WriteLine();
}

这个方法里，先使用 CreateByDoubleLoop 创建向量——

• a0: 由偶数组成的向量（0, 2, 4, 6）。故CreateByDoubleLoop的参数里，起始值为0，步长为2。
• a1: 由奇数组成的向量（1, 3, 5, 7）。故CreateByDoubleLoop的参数里，起始值为1，步长为2。

随后使用 YGroup2Zip 对这2个向量进行2元素组的交织，会得到连续的数字。s0存储了前半部分（0, 1, 2, 3），s1存储了后半部分（4, 5, 6, 7）。

再使用 YGroup2Unzip 对这2个向量进行2元素组的解交织，得到了——由偶数组成的向量t0、由奇数组成的向量t1。它们与先前的 a0、a1 的值相同。

除了 8~64 位的交织外，有时需要对128位元素进行交织。本库提供了2种办法:

1. 第一种办法是使用 ExType 机制。先使用 ExAsExInt128 扩展方法，将类型转为 Vector256<ExInt128>，随后调用 YGroup2Zip 便是按128位元素来处理了。最后使用 ExAsInt64 扩展方法，将类型转回为 Vector256<Int64>。
2. 另一种办法是使用“_Bit128”后缀的函数。例如对于2元素组的交织，可使用 YGroup2Zip_Bit128。它是泛型函数，返回值的类型与输入参数相同，都是 Vector256<Int64>。

下面是输出结果。

Output of 256-bit vectors on X86 architecture:
Before      :   <0, 2, 4, 6>, <1, 3, 5, 7>      # (0000000000000000 0000000000000002 0000000000000004 0000000000000006), (0000000000000001 0000000000000003 0000000000000005 0000000000000007)
YGroup2Zip  :   <0, 1, 2, 3>, <4, 5, 6, 7>      # (0000000000000000 0000000000000001 0000000000000002 0000000000000003), (0000000000000004 0000000000000005 0000000000000006 0000000000000007)
YGroup2Unzip:   <0, 2, 4, 6>, <1, 3, 5, 7>      # (0000000000000000 0000000000000002 0000000000000004 0000000000000006), (0000000000000001 0000000000000003 0000000000000005 0000000000000007)
ExAsExInt128:   <36893488147419103232, 110680464442257309700>, <55340232221128654849, 129127208515966861317>    # (00000000000000020000000000000000 00000000000000060000000000000004), (00000000000000030000000000000001 00000000000000070000000000000005)
YGroup2Zip  :   <36893488147419103232, 55340232221128654849>, <110680464442257309700, 129127208515966861317>    # (00000000000000020000000000000000 00000000000000030000000000000001), (00000000000000060000000000000004 00000000000000070000000000000005)
ExAsInt64   :   <0, 2, 1, 3>, <4, 6, 5, 7>      # (0000000000000000 0000000000000002 0000000000000001 0000000000000003), (0000000000000004 0000000000000006 0000000000000005 0000000000000007)
_Bit128     :   <0, 2, 1, 3>, <4, 6, 5, 7>      # (0000000000000000 0000000000000002 0000000000000001 0000000000000003), (0000000000000004 0000000000000006 0000000000000005 0000000000000007)

发现某些.NET版本下，个别函数的ExType工作不正常. 故建议优先使用“_Bit128”后缀的函数, 而不是 ExType。

增加了MathBitOperations类，增加了对应的数学函数

相关日志:

• The MathBitOperations class has been added. It provides these functions (增加了 MathBitOperations 类. 它提供了这些函数): Crc32C, IsPow2, LeadingZeroCount, Log2, PopCount, RoundUpToPowerOf2, RotateLeft, RotateRight, TrailingZeroCount.

改进UnsafeUtil类

相关日志:

• Package “System.Runtime.CompilerServices.Unsafe” upgraded to version 5.0.0. UnsafeUtil obsoletes methods such as IsNullRef, NullRef, SkipInit (Unsafe包升级到 5.0.0 版. UnsafeUtil 废弃了 IsNullRef 等函数).
• The UnsafeUtil class add methods (UnsafeUtil类增加了方法): GetArrayDataReference, Dec, Inc, PreDec, PreInc, PostDec, PostDecExcept, PostDecExceptZero, PostInc, PostIncExcept, PostIncExceptZero .

Unsafe包升级到 5.0.0 版。从而能够使用原生的 IsNullRef 等函数，一些底层操作改善了性能。
UnsafeUtil还增加了Inc、Dec等方法，使引用能像指针那样能够增减地址（++、--）。简化了地址计算。

优化

相关日志:

• Optimize type conversion for vector generic types by replacing (object) with the As method (优化向量泛型类型的类型转换, 用 As 方法取代 (object)).
• Optimize the combining of two vectors, using WithUpper instead of Create (优化两个向量的组合, 用 WithUpper 代替 Create). e,g, Narrow and more.
• Optimized hardware acceleration of YBitToByte, YBitToInt16, YBitToInt32, YBitToInt64 methods on all architecture. It no longer uses OnesComplement (优化YBitToByte, YBitToInt16, YBitToInt32, YBitToInt64方法在所有架构的硬件加速. 它不再使用 OnesComplement).
• Optimized hardware acceleration of Shuffle/YShuffleInsert methods on X86 architecture. Use EqualsShift arithmetic (优化Shuffle/YShuffleInsert方法在X86架构的硬件加速. 使用 EqualsShift 算法). For 16~64 bit types.
• Fix all YShuffleG4X2 methods, remove redundant ConstantExpected attribute(修正所有 YShuffleG4X2 方法, 移除多余的 ConstantExpected 特性).

废弃内容说明

相关日志:

• Removal of obsolete project file VectorTraits_vs2019.sln (移除过时的项目文件 VectorTraits_vs2019.sln).
• Deprecation notice: Deprecation notice: The next version will remove such as WVectorTraits128AdvSimdB64/WVectorTraits128Avx2 classes (废弃预告: 下个版本将会移除 WVectorTraits128AdvSimdB64, WVectorTraits128Avx2 等类).

基准测试结果

数据的单位: 百万次操作/秒. 数字越大, 性能越好.

ShiftLeft

ShiftLeft: 将向量的每个元素左移指定量.
它是.NET 7.0所新增的向量方法.

ShiftLeft - X86 - AMD Ryzen 7 7840H

Type	Method	.NET Framework	.NET Core 2.1	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Byte	SumSLLScalar	1062.046	1025.936	1287.865	1265.446	1445.575	1416.712	1693.330
Byte	SumSLLNetBcl						1344.738	1109.752
Byte	SumSLLNetBcl_Const						1281.901	1164.382
Byte	SumSLLTraits	11312.499	10715.920	28897.868	28611.234	28219.205	34068.741	57456.802
Byte	SumSLLTraits_Core	55791.675	52165.732	53563.421	68653.359	59916.622	67868.291	74889.177
Byte	SumSLLConstTraits	13408.916	12604.412	38925.388	57842.081	57095.294	62012.692	62729.225
Byte	SumSLLConstTraits_Core	56843.523	55673.528	53642.484	62674.397	65797.708	50869.840	73873.979
Int16	SumSLLScalar	1081.716	999.767	1261.475	1198.111	1218.767	1365.754	1547.294
Int16	SumSLLNetBcl						32011.646	34816.284
Int16	SumSLLNetBcl_Const						39975.924	37368.541
Int16	SumSLLTraits	6752.349	6185.968	25221.856	26382.708	27125.955	32617.944	36448.716
Int16	SumSLLTraits_Core	34727.283	31457.238	31800.310	32231.553	35687.996	37750.305	30731.745
Int16	SumSLLConstTraits	6037.367	6498.819	27783.526	37605.559	40699.914	39598.663	36242.630
Int16	SumSLLConstTraits_Core	37678.435	34784.616	32625.543	33694.338	40019.325	39380.404	36914.775
Int32	SumSLLScalar	1369.140	1315.852	1514.690	1521.516	2284.670	2484.407	2409.358
Int32	SumSLLNetBcl						17373.567	15954.004
Int32	SumSLLNetBcl_Const						17967.080	15983.409
Int32	SumSLLTraits	3762.374	3511.433	13343.304	12906.293	12661.423	17279.760	15886.410
Int32	SumSLLTraits_Core	17324.275	15468.381	14587.937	17407.823	17886.651	18052.162	14126.571
Int32	SumSLLConstTraits	3910.600	3724.412	12646.545	15290.340	17745.992	17829.078	15991.615
Int32	SumSLLConstTraits_Core	16235.154	14216.598	15282.565	16088.400	17940.330	15961.166	16378.506
Int64	SumSLLScalar	1394.719	1281.156	1517.938	1441.160	2270.521	2508.577	2421.558
Int64	SumSLLNetBcl						7528.184	8530.835
Int64	SumSLLNetBcl_Const						8743.504	8471.981
Int64	SumSLLTraits	483.430	494.335	6677.544	6570.711	6635.070	6891.705	7469.236
Int64	SumSLLTraits_Core	479.761	488.827	7758.515	8525.784	8596.290	8267.855	7879.060
Int64	SumSLLConstTraits	509.585	525.195	7036.223	6787.101	8246.601	8254.880	8526.022
Int64	SumSLLConstTraits_Core	512.652	528.381	8229.954	8747.125	8711.523	8871.948	8647.339

说明:

• SumSLLScalar: 使用标量算法.
• SumSLLNetBcl: 使用BCL的方法(Vector.ShiftLeft), 参数是变量. 注意 .NET 7.0 才提供该方法.
• SumSLLNetBcl_Const: 使用BCL的方法(Vector.ShiftLeft), 参数是常量. 注意 .NET 7.0 才提供该方法.
• SumSLLTraits: 使用本库的普通方法(Vectors.ShiftLeft), 参数是变量.
• SumSLLTraits_Core: 使用本库的 Core 后缀的方法(Vectors.ShiftLeft_Args, Vectors.ShiftLeft_Core), 参数是变量.
• SumSLLConstTraits: 使用本库的 Const 后缀的方法(Vectors.ShiftLeft_Const), 参数是常量.
• SumSLLConstTraits_Core: 使用本库的 ConstCore 后缀的方法(Vectors.ShiftLeft_Args, Vectors.ShiftLeft_ConstCore), 参数是常量.

BCL的方法(Vector.ShiftLeft) 在X86平台运行时, 仅 Int16/Int32/Int64 有硬件加速, 而 Byte 没有硬件加速. 这是可能是因为 Avx2 指令集仅有 16~64位 的左移位指令, 未提供其他类型的指令, BCL便转为软件算法了.
而本库对于这些数字类型, 会换成由其他指令组合实现的高效算法. 例如对于 Byte类型, SumSLLConstTraits_Core 在.NET 8.0的值为“73873.979”, 性能是 标量算法的 73873.979/1693.330≈43.6264 倍, 且是BCL方法的 73873.979/1164.382≈63.4448 倍.
因为X86的内在函数是从.NET Core 3.0开始才提供的. 故对于 Int64类型, 在 .NET Core 3.0 之后才有硬件加速.

对于ShiftLeft来说, 当参数shiftAmount 是常量时, 性能一般会比用变量时更高. 无论是 BCL还是本库的方法, 都是如此.
使用本库的 Core 后缀的方法, 能将部分运算挪到循环外去提前处理, 从而优化了性能. 而当 CPU提供了常数参数的指令时（专业术语是“立即数参数”）, 该指令的性能一般会更高. 于是本库还提供了 ConstCore 后缀的方法, 会选择该平台最快的指令.
因“CPU睿频”、“其他进程抢占CPU资源”等因素, 有时性能波动比较大. 但请放心, 已经检查过了Release的程序运行时的汇编指令, 它已经是按最佳硬件指令运行的. 例如下图.

ShiftLeft - Arm - AWS Arm t4g.small

Type	Method	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Byte	SumSLLScalar	606.721	607.751	674.256	890.878	1238.814
Byte	SumSLLNetBcl				19585.982	19831.927
Byte	SumSLLNetBcl_Const				19564.840	19840.232
Byte	SumSLLTraits	5541.532	13075.259	13190.705	13209.927	19844.497
Byte	SumSLLTraits_Core	14048.511	16947.485	15828.571	19589.430	19841.525
Byte	SumSLLConstTraits	9734.870	15699.315	15853.772	19511.952	19811.385
Byte	SumSLLConstTraits_Core	13007.028	16817.247	15838.060	19422.222	19839.627
Int16	SumSLLScalar	606.135	603.800	605.734	820.880	1031.035
Int16	SumSLLNetBcl				9943.220	9803.495
Int16	SumSLLNetBcl_Const				9937.639	9837.136
Int16	SumSLLTraits	4215.369	6547.514	6558.299	9923.088	9839.256
Int16	SumSLLTraits_Core	7918.688	8431.934	7892.235	9939.469	9839.496
Int16	SumSLLConstTraits	6568.606	7829.860	7887.842	9925.988	9839.534
Int16	SumSLLConstTraits_Core	8494.550	8416.796	7902.444	9914.384	9823.608
Int32	SumSLLScalar	747.656	746.013	749.108	1406.122	1410.137
Int32	SumSLLNetBcl				4926.651	4826.909
Int32	SumSLLNetBcl_Const				4917.732	4840.232
Int32	SumSLLTraits	3293.943	3269.129	3278.303	4925.488	4836.941
Int32	SumSLLTraits_Core	4210.811	3930.619	3927.408	4923.867	4844.083
Int32	SumSLLConstTraits	3275.986	3249.809	3923.176	4926.463	4846.238
Int32	SumSLLConstTraits_Core	4205.245	4199.155	4156.634	4925.448	4844.679
Int64	SumSLLScalar	739.137	729.158	741.673	1372.480	1296.655
Int64	SumSLLNetBcl				2477.025	2264.032
Int64	SumSLLNetBcl_Const				2473.102	2251.272
Int64	SumSLLTraits	486.734	1638.835	1636.233	1985.596	2285.512
Int64	SumSLLTraits_Core	489.554	2075.273	1967.902	2474.105	2289.521
Int64	SumSLLConstTraits	467.393	1930.821	1968.798	2471.124	2308.745
Int64	SumSLLConstTraits_Core	466.293	2074.656	1968.834	2476.602	2281.018

说明:

• SumSLLScalar: 使用标量算法.
• SumSLLNetBcl: 使用BCL的方法(Vector.ShiftLeft), 参数是变量. 注意 .NET 7.0 才提供该方法.
• SumSLLNetBcl_Const: 使用BCL的方法(Vector.ShiftLeft), 参数是常量. 注意 .NET 7.0 才提供该方法.
• SumSLLTraits: 使用本库的普通方法(Vectors.ShiftLeft), 参数是变量.
• SumSLLTraits_Core: 使用本库的 Core 后缀的方法(Vectors.ShiftLeft_Args, Vectors.ShiftLeft_Core), 参数是变量.
• SumSLLConstTraits: 使用本库的 Const 后缀的方法(Vectors.ShiftLeft_Const), 参数是常量.
• SumSLLConstTraits_Core: 使用本库的 ConstCore 后缀的方法(Vectors.ShiftLeft_Args, Vectors.ShiftLeft_ConstCore), 参数是常量.

BCL的方法(Vector.ShiftLeft) 在Arm平台运行时, 整数类型都有硬件加速. 对于8~64位整数的左移位, AdvSimd指令集都提供了专用指令.
本库在Arm平台运行时, 也使用了同样的指令. 于是性能接近.
因为从 .NET 5.0开始, 才提供了 Arm的内在函数. 故对于 Int64类型, 在 .NET 5.0 之后才有硬件加速.

ShiftRightArithmetic

ShiftRightArithmetic: 将向量的每个有符号元素算术右移指定量.
它是.NET 7.0所新增的向量方法.

ShiftRightArithmetic - X86 - AMD Ryzen 7 7840H

Type	Method	.NET Framework	.NET Core 2.1	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Int16	SumSRAScalar	1085.176	1043.731	1227.822	1215.729	1209.230	1310.645	1397.378
Int16	SumSRANetBcl						31888.645	35102.079
Int16	SumSRANetBcl_Const						39751.018	36630.458
Int16	SumSRATraits	1829.405	1861.938	25643.096	26584.675	26634.093	31578.602	37184.123
Int16	SumSRATraits_Core	1837.663	1874.262	33248.481	36967.972	36890.508	37648.798	37673.670
Int16	SumSRAConstTraits	1836.653	1880.351	28724.613	36985.528	39429.041	32925.588	37356.009
Int16	SumSRAConstTraits_Core	1830.444	1879.354	33935.625	37498.165	38127.794	33120.549	35752.947
Int32	SumSRAScalar	1362.876	1321.507	1508.831	1508.378	2226.648	2555.622	2327.611
Int32	SumSRANetBcl						16806.958	15967.982
Int32	SumSRANetBcl_Const						18365.861	16092.208
Int32	SumSRATraits	883.925	895.137	12901.507	12508.762	11931.480	17609.103	16282.512
Int32	SumSRATraits_Core	919.507	931.419	15956.786	15252.829	17412.025	18296.493	16230.128
Int32	SumSRAConstTraits	911.750	942.523	13450.043	17314.816	14198.095	16799.445	16393.351
Int32	SumSRAConstTraits_Core	917.228	938.789	15344.136	15470.629	17084.816	18274.411	16054.229
Int32	SumSRAFastTraits	915.754	946.521	13266.168	15337.171	14562.129	17003.224	16124.004
Int64	SumSRAScalar	1393.540	1331.963	1532.719	1544.306	1513.245	1801.859	2560.284
Int64	SumSRANetBcl						524.702	8652.579
Int64	SumSRANetBcl_Const						557.152	8870.207
Int64	SumSRATraits	482.604	490.804	4949.328	4970.328	4932.277	4902.239	7541.726
Int64	SumSRATraits_Core	509.432	521.769	5941.547	6050.322	6104.433	6043.337	8537.297
Int64	SumSRAConstTraits	510.778	529.298	5526.893	5360.460	5834.075	6217.509	7562.071
Int64	SumSRAConstTraits_Core	509.597	531.344	5899.752	5978.398	6049.756	6171.211	7720.979
SByte	SumSRAScalar	997.067	974.147	1278.049	1350.082	1227.788	1328.380	1387.993
SByte	SumSRANetBcl						1135.177	1113.944
SByte	SumSRANetBcl_Const						1165.780	1061.118
SByte	SumSRATraits	3635.592	3696.780	24686.302	22906.323	22437.129	24879.962	44225.353
SByte	SumSRATraits_Core	3652.670	3743.427	41915.608	45147.925	45375.300	46792.941	45642.076
SByte	SumSRAConstTraits	3651.109	3753.761	29819.076	42019.515	43095.169	44048.300	47091.982
SByte	SumSRAConstTraits_Core	3662.694	3753.270	39588.701	46397.665	47507.648	43046.477	46878.753

说明:

• SumSRAScalar: 使用标量算法.
• SumSRANetBcl: 使用BCL的方法(Vector.ShiftRightArithmetic), 参数是变量. 注意 .NET 7.0 才提供该方法.
• SumSRANetBcl_Const: 使用BCL的方法(Vector.ShiftRightArithmetic), 参数是常量. 注意 .NET 7.0 才提供该方法.
• SumSRATraits: 使用本库的普通方法(Vectors.ShiftRightArithmetic), 参数是变量.
• SumSRATraits_Core: 使用本库的 Core 后缀的方法(Vectors.ShiftRightArithmetic_Args, Vectors.ShiftRightArithmetic_Core), 参数是变量.
• SumSRAConstTraits: 使用本库的 Const 后缀的方法(Vectors.ShiftRightArithmetic_Const), 参数是常量.
• SumSRAConstTraits_Core: 使用本库的 ConstCore 后缀的方法(Vectors.ShiftRightArithmetic_Args, Vectors.ShiftRightArithmetic_ConstCore), 参数是常量.

BCL的方法(Vector.ShiftRightArithmetic) 在X86平台运行时, 仅 Int16/Int32 有硬件加速, 而 SByte/Int64 没有硬件加速. 这是可能是因为 Avx2 指令集仅有 16~32位 的算术右移位指令. Avx512 指令集增加了64位的算术右移位指令.
而本库对于这些数字类型, 会换成由其他指令组合实现的高效算法. 从 .NET Core 3.0 开始, 具有硬件加速.

ShiftRightArithmetic - Arm - AWS Arm t4g.small

Type	Method	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Int16	SumSRAScalar	604.429	602.027	606.297	818.740	830.302
Int16	SumSRANetBcl				9941.412	9837.372
Int16	SumSRANetBcl_Const				9931.397	9838.530
Int16	SumSRATraits	1713.818	5611.316	4949.502	9932.269	9837.893
Int16	SumSRATraits_Core	1928.197	7881.850	8435.043	9930.918	9707.757
Int16	SumSRAConstTraits	1936.057	7776.346	8432.064	9926.348	9834.469
Int16	SumSRAConstTraits_Core	1895.291	7825.036	8426.085	9923.414	9834.395
Int32	SumSRAScalar	745.287	749.467	747.486	1181.651	1244.019
Int32	SumSRANetBcl				4929.438	4848.848
Int32	SumSRANetBcl_Const				4937.824	4854.964
Int32	SumSRATraits	859.173	2815.113	2819.116	4937.562	4813.108
Int32	SumSRATraits_Core	945.694	3917.314	3916.943	4933.939	4787.843
Int32	SumSRAConstTraits	967.576	3904.750	4188.713	4901.680	4849.051
Int32	SumSRAConstTraits_Core	947.955	3906.471	4192.951	4908.354	4853.184
Int64	SumSRAScalar	738.902	734.754	741.343	1185.217	1243.954
Int64	SumSRANetBcl				2474.620	2433.159
Int64	SumSRANetBcl_Const				2478.519	2438.677
Int64	SumSRATraits	467.838	1233.506	1233.401	1418.970	2424.896
Int64	SumSRATraits_Core	468.470	1952.967	1971.453	2478.229	2424.819
Int64	SumSRAConstTraits	467.182	1939.969	1970.321	2474.340	2413.790
Int64	SumSRAConstTraits_Core	468.634	2095.352	2102.958	2474.473	2432.455
SByte	SumSRAScalar	608.671	609.771	652.251	889.935	830.400
SByte	SumSRANetBcl				19779.972	19615.987
SByte	SumSRANetBcl_Const				19803.799	19613.758
SByte	SumSRATraits	3482.537	11212.340	9894.245	11352.199	19512.654
SByte	SumSRATraits_Core	3857.464	16756.195	15733.712	19816.163	19419.454
SByte	SumSRAConstTraits	3905.027	15518.199	15732.344	19791.972	19617.529
SByte	SumSRAConstTraits_Core	3796.018	16708.142	16787.090	19791.891	19619.300

说明:

• SumSRAScalar: 使用标量算法.
• SumSRANetBcl: 使用BCL的方法(Vector.ShiftRightArithmetic), 参数是变量. 注意 .NET 7.0 才提供该方法.
• SumSRANetBcl_Const: 使用BCL的方法(Vector.ShiftRightArithmetic), 参数是常量. 注意 .NET 7.0 才提供该方法.
• SumSRATraits: 使用本库的普通方法(Vectors.ShiftRightArithmetic), 参数是变量.
• SumSRATraits_Core: 使用本库的 Core 后缀的方法(Vectors.ShiftRightArithmetic_Args, Vectors.ShiftRightArithmetic_Core), 参数是变量.
• SumSRAConstTraits: 使用本库的 Const 后缀的方法(Vectors.ShiftRightArithmetic_Const), 参数是常量.
• SumSRAConstTraits_Core: 使用本库的 ConstCore 后缀的方法(Vectors.ShiftRightArithmetic_Args, Vectors.ShiftRightArithmetic_ConstCore), 参数是常量.

BCL的方法(Vector.ShiftRightArithmetic) 在Arm平台运行时, 整数类型都有硬件加速. 对于8~64位整数的算术右移位, AdvSimd指令集都提供了专用指令.
本库在Arm平台运行时, 也使用了同样的指令. 于是性能接近. 从 .NET 5.0 开始, 具有硬件加速.

Shuffle

Shuffle: 换位并清零. 通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量.
它是.NET 7.0所新增的向量方法. 自 .NET 7.0 开始, Vector128/Vector256 里提供了 Shuffle 方法, 但 Vector 里尚未提供 Shuffle 方法.

Shuffle 允许索引超过有效范围, 此次会将对应元素置0. 这个特性会稍微拖慢性能, 于是本库还提供了 YShuffleKernel 方法(仅换位). 若能确保索引总是在有效范围内, 用 YShuffleKernel 更快.

Shuffle - X86 - AMD Ryzen 7 7840H

Type	Method	.NET Framework	.NET Core 2.1	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Int16	SumScalar	1236.944	1263.908	1214.484	1278.657	1195.188	1408.179	1235.365
Int16	Sum256_Bcl						1074.656	938.447
Int16	Sum512_Bcl							918.911
Int16	SumTraits	1221.046	1255.341	8067.493	10943.134	10421.696	14194.280	32579.746
Int16	SumTraits_Args0	1278.650	1211.361	22661.648	25363.988	24123.555	26722.243	34671.910
Int16	SumTraits_Args	1255.109	1154.801	22911.649	26138.766	24804.170	26585.684	33172.777
Int16	SumKernelTraits	1269.733	1192.079	8698.117	12377.326	11972.407	17610.477	35632.301
Int16	SumKernelTraits_Args0	1297.765	1199.697	23028.564	25852.122	25176.482	24261.582	36741.022
Int16	SumKernelTraits_Args	1270.852	1142.885	23265.595	25960.405	21744.418	23156.078	37227.607
Int32	SumScalar	850.057	829.782	816.013	859.672	817.223	853.140	837.720
Int32	Sum256_Bcl						755.314	770.558
Int32	Sum512_Bcl							930.330
Int32	SumTraits	821.394	844.388	10852.534	10832.760	10943.342	12695.692	15067.794
Int32	SumTraits_Args0	864.447	818.042	12704.591	15953.127	15574.554	14391.785	15559.766
Int32	SumTraits_Args	810.166	762.183	12531.310	14746.991	14125.335	13524.193	15368.528
Int32	SumKernelTraits	825.747	841.229	14515.308	14407.190	14545.131	16276.648	15999.993
Int32	SumKernelTraits_Args0	856.015	814.055	14754.810	14880.916	17262.390	14319.199	16261.174
Int32	SumKernelTraits_Args	806.479	765.218	15073.768	14604.621	16999.007	16367.119	16422.220
Int64	SumScalar	425.474	430.216	457.179	497.203	465.105	432.348	425.921
Int64	Sum256_Bcl						506.686	515.520
Int64	Sum512_Bcl							688.892
Int64	SumTraits	474.906	431.296	3789.327	4192.951	4280.568	4155.819	8171.028
Int64	SumTraits_Args0	423.703	461.664	6979.885	7855.241	8501.271	7846.303	8198.449
Int64	SumTraits_Args	446.260	420.925	6704.874	8599.441	8317.550	7312.362	8378.340
Int64	SumKernelTraits	473.823	426.081	4854.793	5862.440	5735.074	5938.699	8560.856
Int64	SumKernelTraits_Args0	424.508	458.248	7804.575	8108.408	9181.086	8364.106	8701.155
Int64	SumKernelTraits_Args	446.097	428.538	8386.279	9239.331	9198.798	8344.952	8673.715
SByte	SumScalar	1496.783	1403.348	1448.660	1239.277	1468.827	1415.139	1213.582
SByte	Sum256_Bcl						901.114	1022.223
SByte	Sum512_Bcl							989.131
SByte	SumTraits	1476.771	1494.144	17086.314	24231.464	24097.622	30243.434	60885.250
SByte	SumTraits_Args0	1392.158	1331.083	45038.802	50540.409	49090.081	46979.783	60672.985
SByte	SumTraits_Args	1389.074	1295.641	46794.997	51069.265	50078.249	46518.750	65261.554
SByte	SumKernelTraits	1476.637	1242.198	27650.933	32894.218	32711.664	39630.939	72350.167
SByte	SumKernelTraits_Args0	1523.543	1440.011	44451.891	49973.813	51540.236	48754.502	72615.251
SByte	SumKernelTraits_Args	1395.106	1274.943	41001.996	50067.099	49654.805	45904.504	71412.964

说明:

• SumScalar: 使用标量算法.
• Sum256_Bcl: 使用BCL的256位向量方法(Vector256.Shuffle).
• Sum512_Bcl: 使用BCL的512位向量方法(Vector512.Shuffle).
• SumTraits: 使用本库的普通方法(Vectors.Shuffle).
• SumTraits_Args0: 使用本库的 Core 后缀的方法(Vectors.Shuffle_Args, Vectors.Shuffle_Core), 不使用ValueTuple, 而是用“out”关键字返回多个值.
• SumTraits_Args: 使用本库的 Core 后缀的方法(Vectors.Shuffle_Args, Vectors.Shuffle_Core), 使用ValueTuple.
• SumKernelTraits: 使用本库的YShuffleKernel的普通方法(Vectors.YShuffleKernel).
• SumKernelTraits_Args0: 使用本库的YShuffleKernel的 Core 后缀的方法(Vectors.YShuffleKernel_Args, Vectors.YShuffleKernel_Core), 不使用ValueTuple, 而是用“out”关键字返回多个值.
• SumKernelTraits_Args: 使用本库的YShuffleKernel的 Core 后缀的方法(Vectors.YShuffleKernel_Args, Vectors.YShuffleKernel_Core), 使用ValueTuple.

BCL的方法(Vector.Shuffle) 在X86平台运行时, 所有数字类型, 均没有硬件加速.
而本库对于这些数字类型, 会换成由其他指令组合实现的高效算法. 从 .NET Core 3.0 开始, 具有硬件加速.
使用本库的 Core 后缀的方法, 能将部分运算挪到循环外去提前处理, 从而优化了性能. 特别对于Shuffle方法来说, 性能提升幅度较大.
若能确保索引总是在有效范围内, 能用 YShuffleKernel 替代Shuffle. 它更快.
对于Args 后缀的方法, 除了可以用“out”关键字返回多个值外, 还可以用 ValueTuple 来接收多个值, 简化了代码. 但得注意 ValueTuple 有时会降低性能.

Shuffle - Arm - AWS Arm t4g.small

Type	Method	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Int16	SumScalar	427.276	421.887	421.454	526.589	516.294
Int16	Sum128_Bcl				482.907	468.383
Int16	SumTraits	428.281	4922.876	5555.655	5864.193	9711.569
Int16	SumTraits_Args0	428.928	7902.420	8416.624	9925.441	9709.555
Int16	SumTraits_Args	405.537	2809.483	2798.925	9880.804	9707.490
Int16	SumKernelTraits	427.637	5650.913	6540.446	7957.175	9833.813
Int16	SumKernelTraits_Args0	427.578	7897.224	7891.894	9929.863	9819.774
Int16	SumKernelTraits_Args	405.223	2811.195	2797.170	9861.330	9829.822
Int32	SumScalar	286.900	281.167	281.838	317.876	309.427
Int32	Sum128_Bcl				304.320	301.222
Int32	SumTraits	286.596	2311.209	2472.592	2917.343	4801.979
Int32	SumTraits_Args0	288.066	4185.430	3928.604	4934.590	4821.784
Int32	SumTraits_Args	270.249	1396.323	1401.742	4886.669	4806.886
Int32	SumKernelTraits	287.386	2677.394	3247.692	3953.573	4846.437
Int32	SumKernelTraits_Args0	286.724	3919.619	4182.617	4930.469	4852.808
Int32	SumKernelTraits_Args	270.724	1399.968	1395.953	4899.359	4853.093
Int64	SumScalar	448.592	440.758	444.884	552.061	534.531
Int64	Sum128_Bcl				708.356	692.663
Int64	SumTraits	190.913	1005.614	1064.650	1255.025	2448.365
Int64	SumTraits_Args0	426.809	2090.887	2100.527	2479.821	2451.574
Int64	SumTraits_Args	179.534	698.013	699.200	2457.898	2451.414
Int64	SumKernelTraits	448.065	1237.258	1412.876	1753.457	2434.096
Int64	SumKernelTraits_Args0	449.857	2101.411	1967.152	2469.054	2443.626
Int64	SumKernelTraits_Args	345.877	701.805	698.753	2456.761	2451.680
SByte	SumScalar	665.739	664.224	658.168	834.224	803.566
SByte	Sum128_Bcl				647.757	610.244
SByte	SumTraits	680.590	13176.730	16739.161	19723.567	19531.685
SByte	SumTraits_Args0	660.595	15704.393	15724.340	19723.852	19530.241
SByte	SumTraits_Args	637.568	5597.644	5602.803	19605.289	19527.338
SByte	SumKernelTraits	672.784	15604.597	16732.629	19692.571	19533.892
SByte	SumKernelTraits_Args0	675.236	16718.959	15715.512	19729.144	19534.508
SByte	SumKernelTraits_Args	642.795	5573.999	5598.168	19588.655	19538.006

说明:

• SumScalar: 使用标量算法.
• Sum128_Bcl: 使用BCL的方法(Vector128.Shuffle).
• SumTraits: 使用本库的普通方法(Vectors.Shuffle).
• SumTraits_Args0: 使用本库的 Core 后缀的方法(Vectors.Shuffle_Args, Vectors.Shuffle_Core), 不使用ValueTuple, 而是用“out”关键字返回多个值.
• SumTraits_Args: 使用本库的 Core 后缀的方法(Vectors.Shuffle_Args, Vectors.Shuffle_Core), 使用ValueTuple.
• SumKernelTraits: 使用本库的YShuffleKernel的普通方法(Vectors.YShuffleKernel).
• SumKernelTraits_Args0: 使用本库的YShuffleKernel的 Core 后缀的方法(Vectors.YShuffleKernel_Args, Vectors.YShuffleKernel_Core), 不使用ValueTuple, 而是用“out”关键字返回多个值.
• SumKernelTraits_Args: 使用本库的YShuffleKernel的 Core 后缀的方法(Vectors.YShuffleKernel_Args, Vectors.YShuffleKernel_Core), 使用ValueTuple.

BCL的方法(Vector.Shuffle) 在Arm平台运行时, 所有数字类型, 均没有硬件加速.
而本库对于这些数字类型, 会换成由其他指令组合实现的高效算法. 从 .NET 5.0 开始, 具有硬件加速.
注意在.NET 7.0之前, SumTraits_Args 有时与 SumTraits_Args0 的性能相差较大, 这是因为ValueTuple 在Arm下的性能损失较大.

YNarrowSaturate

YNarrowSaturate: 将两个 Vector 实例饱和缩窄为一个 Vector .

YNarrowSaturate - X86 - AMD Ryzen 7 7840H

Type	Method	.NET Framework	.NET Core 2.1	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Int16	SumNarrow_If	208.976	197.924	195.466	200.430	197.261	205.623	221.224
Int16	SumNarrow_MinMax	200.034	201.184	197.505	208.715	199.736	222.635	208.102
Int16	SumNarrowVectorBase	21160.119	19565.035	19063.346	19960.925	19532.398	19258.689	24197.090
Int16	SumNarrowVectorTraits	20477.038	18251.731	44050.630	45196.128	43674.654	44677.389	47325.429
Int32	SumNarrow_If	211.070	218.235	225.479	211.761	207.353	223.740	232.860
Int32	SumNarrow_MinMax	221.396	206.735	214.815	214.341	211.238	210.944	223.415
Int32	SumNarrowVectorBase	9753.258	9549.313	9743.042	9519.188	9577.993	10513.071	12059.829
Int32	SumNarrowVectorTraits	9117.869	9253.891	20503.088	20225.447	19198.947	19012.815	19398.087
Int64	SumNarrow_If	207.654	206.920	215.020	207.405	207.239	220.198	227.592
Int64	SumNarrow_MinMax	205.724	201.036	203.815	200.292	213.422	213.819	231.741
Int64	SumNarrowVectorBase	2951.264	2720.663	2835.882	2949.423	2915.473	4372.612	5917.536
Int64	SumNarrowVectorTraits	2941.336	2696.543	4690.391	4875.851	4917.149	3808.744	9411.507
UInt16	SumNarrow_If	1263.960	1205.876	1247.409	1184.537	1124.520	1175.733	1387.128
UInt16	SumNarrow_MinMax	1363.298	1283.027	1336.103	1178.860	1344.978	761.908	1487.848
UInt16	SumNarrowVectorBase	25617.831	25358.182	25019.795	25056.656	26527.170	25337.769	30941.796
UInt16	SumNarrowVectorTraits	24795.433	24950.279	33163.801	41303.846	40678.067	29966.481	45560.104
UInt32	SumNarrow_If	1446.297	1396.148	1364.953	1339.805	1382.470	1240.158	1507.078
UInt32	SumNarrow_MinMax	1461.884	1346.542	1363.853	1376.390	1373.016	960.104	1383.498
UInt32	SumNarrowVectorBase	12509.780	11160.711	11971.259	11511.978	11080.158	11897.237	15997.508
UInt32	SumNarrowVectorTraits	12962.030	11581.014	14895.009	16343.372	17051.602	14727.107	19760.603
UInt64	SumNarrow_If	1003.570	1326.642	913.881	912.071	878.848	1312.352	1874.180
UInt64	SumNarrow_MinMax	1455.402	1404.391	1392.157	891.629	902.245	937.792	895.795
UInt64	SumNarrowVectorBase	3340.377	3102.954	3033.044	3449.113	3649.422	5104.550	7693.314
UInt64	SumNarrowVectorTraits	3306.018	3050.492	4497.385	5401.914	5969.621	4527.588	9530.757

说明:

• SumNarrow_If: 基于if语句的标量算法.
• SumNarrow_MinMax: 基于Math类的 Min/Max 方法的标量算法.
• SumNarrowVectorBase: 使用本库的基础方法(VectorTraitsBase.Statics.YNarrowSaturate). 它是通过组合使用BCL的向量方法来实现的, 能够利用硬件加速.
• SumNarrowVectorTraits: 使用本库的特征方法(Vectors.YNarrowSaturate). 它是通过内在函数来实现的, 能获得更佳硬件加速.

对于 16~32位整数, 在 .NET Core 3.1 之后, SumNarrowVectorTraits的性能比SumNarrowVectorBase强很多. 这是因为 X86提供了专门的指令。
对于 64位整数（Int64/UInt64）, 虽然X86没有提供对应指令. 但由于 SumNarrowVectorTraits 版代码使用了更佳的内在函数算法, 所以在很多时候它的性能仍是比SumNarrowVectorBase 更强。

YNarrowSaturate - Arm - AWS Arm t4g.small

Type	Method	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Int16	SumNarrow_If	157.270	154.692	157.383	181.610	193.265
Int16	SumNarrow_MinMax	160.909	165.733	108.425	184.240	189.973
Int16	SumNarrowVectorBase	6100.275	6193.938	6308.118	7201.735	8261.974
Int16	SumNarrowVectorTraits	6102.238	13460.358	13445.824	15514.261	13674.647
Int32	SumNarrow_If	163.854	165.352	165.160	190.240	213.807
Int32	SumNarrow_MinMax	154.976	162.019	161.884	195.349	194.881
Int32	SumNarrowVectorBase	3047.923	3268.933	3253.378	3532.128	4034.752
Int32	SumNarrowVectorTraits	3125.498	6121.553	6162.533	7914.641	6782.358
Int64	SumNarrow_If	161.788	160.690	161.656	203.670	190.163
Int64	SumNarrow_MinMax	160.836	157.655	164.693	194.496	201.793
Int64	SumNarrowVectorBase	728.629	1157.104	1139.372	1231.877	1326.584
Int64	SumNarrowVectorTraits	727.603	3114.720	3307.205	4088.677	3409.341
UInt16	SumNarrow_If	527.761	515.076	531.818	608.056	832.441
UInt16	SumNarrow_MinMax	573.087	525.410	576.628	608.744	893.594
UInt16	SumNarrowVectorBase	8361.120	8439.577	7945.486	8853.731	11829.808
UInt16	SumNarrowVectorTraits	8307.680	13106.613	14179.297	13964.213	16532.648
UInt32	SumNarrow_If	537.550	534.718	539.467	620.874	989.646
UInt32	SumNarrow_MinMax	539.997	537.029	545.333	620.923	827.472
UInt32	SumNarrowVectorBase	4099.703	4021.154	3963.463	4356.804	5896.924
UInt32	SumNarrowVectorTraits	4024.310	6340.994	6977.151	6619.009	7993.300
UInt64	SumNarrow_If	619.788	621.120	620.256	827.649	995.113
UInt64	SumNarrow_MinMax	619.494	620.151	620.119	818.259	994.695
UInt64	SumNarrowVectorBase	1229.723	1821.232	1848.632	1805.499	2169.309
UInt64	SumNarrowVectorTraits	1228.911	3489.303	3526.548	3480.212	4100.727

说明:

• SumNarrow_If: 基于if语句的标量算法.
• SumNarrow_MinMax: 基于Math类的 Min/Max 方法的标量算法.
• SumNarrowVectorBase: 使用本库的基础方法(VectorTraitsBase.Statics.YNarrowSaturate). 它是通过组合使用BCL的向量方法来实现的, 能够利用硬件加速.
• SumNarrowVectorTraits: 使用本库的特征方法(Vectors.YNarrowSaturate). 它是通过内在函数来实现的, 能获得更佳硬件加速.

因为从 .NET 5.0开始，提供了 Arm的内在函数. 故从 .NET 5.0 开始, SumNarrowVectorTraits的性能比SumNarrowVectorBase强很多.

YGroup3Unzip

YGroup3Unzip: 将3-元素组解交织为3个向量. 它能将3元素组的 数组结构体 转为 结构体数组. 它还能将 已打包的RGB像素数据, 解交织为 R,G,B 平面数据 .

YGroup3UnzipX2: 将3-元素组解交织为3个向量, 且处理2倍数据.

YGroup3Unzip - X86 - AMD Ryzen 7 7840H

Type	Method	.NET Framework	.NET Core 2.1	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Byte	SumBase_Basic	255.172	496.713	501.725	499.601	566.925	505.052	670.702
Byte	SumBase	1140.616	1053.352	1089.103	1138.235	1111.114	1478.675	1463.708
Byte	SumTraits	1121.904	1086.799	7468.216	11280.246	11541.671	12438.171	21865.365
Byte	SumX2Base	2169.025	2088.353	2171.143	2111.332	2179.099	2812.575	2973.122
Byte	SumX2Traits	2229.977	2160.516	10419.951	10989.673	10985.330	11472.251	22393.695
Int16	SumBase_Basic	213.465	389.617	439.760	352.833	453.870	404.842	533.252
Int16	SumBase	738.972	723.809	686.669	739.079	728.061	1015.709	1008.942
Int16	SumTraits	759.109	691.273	3767.055	5383.595	5638.094	6270.971	10452.168
Int16	SumX2Base	1327.217	1262.400	1260.547	1312.866	1288.727	1723.543	1761.102
Int16	SumX2Traits	1320.545	1227.530	6120.175	6190.444	6208.993	5798.718	10909.299
Int32	SumBase_Basic	186.128	276.261	295.992	219.993	323.416	280.863	391.511
Int32	SumBase	184.001	273.403	306.846	224.431	320.332	551.148	555.068
Int32	SumTraits	189.108	277.059	6262.687	6454.641	6392.289	6488.127	6951.683
Int32	SumX2Base	155.218	257.316	284.894	247.659	318.492	1072.598	1093.091
Int32	SumX2Traits	160.252	253.319	5049.720	6341.390	6285.681	6215.097	7422.183
Int64	SumBase_Basic	136.976	170.057	187.362	131.130	193.633	175.953	240.232
Int64	SumBase	135.652	170.323	187.933	125.485	192.634	168.300	238.422
Int64	SumTraits	135.704	167.900	4095.410	3868.199	4015.411	4061.920	4385.505
Int64	SumX2Base	108.319	151.252	178.444	137.145	182.990	155.501	243.663
Int64	SumX2Traits	109.441	151.243	2684.613	3883.237	3978.648	3893.358	4785.675

说明:

• SumBase_Basic: 使用标量算法.
• SumBase: 使用本库的基础方法(VectorTraitsBase.Statics.YGroup3Unzip). 它是通过组合使用BCL的向量方法来实现的, 能够利用硬件加速.
• SumTraits: 使用本库的特征方法(Vectors.YGroup3Unzip). 它是通过内在函数来实现的, 能获得更佳硬件加速.
• SumX2Base: 使用 VectorTraitsBase.Statics.YGroup3UnzipX2. 对于 8~16位整数, YGroup3UnzipX2 一般比 YGroup3Unzip 更快, 在早期版本的.NET下更明显.
• SumX2Traits: 使用 Vectors.YGroup3UnzipX2.

YGroup3Unzip - Arm - AWS Arm t4g.small

Type	Method	.NET Core 3.1	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Byte	SumBase_Basic	263.957	265.524	327.819	381.159
Byte	SumBase	380.369	406.259	430.545	443.813
Byte	SumTraits	378.710	4381.575	4113.304	6510.157
Byte	SumX2Base	702.851	728.691	740.690	767.491
Byte	SumX2Traits	700.539	4412.785	4273.763	5294.112
Int16	SumBase_Basic	188.885	189.823	222.856	279.398
Int16	SumBase	213.360	228.410	235.157	242.377
Int16	SumTraits	213.356	1926.559	2134.925	3037.124
Int16	SumX2Base	419.434	448.638	466.043	475.565
Int16	SumX2Traits	419.442	2413.794	2650.031	2638.161
Int32	SumBase_Basic	138.088	143.089	154.241	196.818
Int32	SumBase	141.071	143.390	186.784	198.177
Int32	SumTraits	144.696	1033.899	1069.974	1494.205
Int32	SumX2Base	121.726	138.986	275.479	310.983
Int32	SumX2Traits	119.468	1598.185	1547.795	1618.239
Int64	SumBase_Basic	109.766	100.523	84.039	189.270
Int64	SumBase	109.531	102.084	81.358	185.056
Int64	SumTraits	107.335	1153.333	1176.315	1191.362
Int64	SumX2Base	97.857	96.111	79.729	203.008
Int64	SumX2Traits	98.162	1216.716	1155.302	1374.619

YGroup3Zip

YGroup3Zip: 将3个向量交织为3-元素组. 它能将3元素组的 结构体数组 转为 数组结构体. 它还能将 R,G,B 平面数据, 交织为 已打包的RGB像素数据.

YGroup3ZipX2: 将3个向量交织为3-元素组, 且处理2倍数据.

YGroup3Zip - X86 - AMD Ryzen 7 7840H

Type	Method	.NET Framework	.NET Core 2.1	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Byte	SumBase_Basic	320.545	532.958	571.109	523.083	555.271	600.353	679.783
Byte	SumBase	305.180	519.605	553.415	467.029	549.762	1589.642	1708.570
Byte	SumTraits	290.232	529.108	8108.844	12125.735	11513.732	12224.632	21531.572
Byte	SumX2Base	604.991	596.515	601.072	579.109	591.315	3092.986	3409.277
Byte	SumX2Traits	602.261	596.798	6290.095	2711.253	8337.479	11463.088	22736.985
Int16	SumBase_Basic	254.953	426.213	487.379	305.837	522.485	483.501	563.462
Int16	SumBase	268.055	442.283	490.271	297.784	493.898	1095.126	1146.176
Int16	SumTraits	259.538	444.525	4016.255	5534.713	5845.907	6165.240	10349.838
Int16	SumX2Base	248.608	387.791	468.835	430.473	495.950	1897.174	2065.269
Int16	SumX2Traits	253.817	394.047	3148.790	1355.513	4127.791	5693.957	10673.106
Int32	SumBase_Basic	187.137	275.319	365.431	178.558	362.014	332.869	376.437
Int32	SumBase	183.103	288.307	356.854	178.660	362.193	560.215	643.577
Int32	SumTraits	184.919	307.032	5705.539	6074.149	5954.770	5886.480	6313.509
Int32	SumX2Base	164.949	244.899	334.504	271.947	349.692	1124.193	1286.062
Int32	SumX2Traits	165.592	245.669	4987.932	5943.090	5998.708	5822.141	6613.310
Int64	SumBase_Basic	120.917	160.615	209.369	96.724	219.178	199.561	226.295
Int64	SumBase	119.616	158.049	217.464	97.743	214.023	198.233	225.900
Int64	SumTraits	118.939	157.722	4001.016	4190.347	4236.178	4017.094	4583.389
Int64	SumX2Base	106.922	138.779	203.837	156.484	207.290	184.203	207.557
Int64	SumX2Traits	105.277	137.511	2688.523	4121.396	4146.674	4052.023	4574.568

说明:

• SumBase_Basic: 使用标量算法.
• SumBase: 使用本库的基础方法(VectorTraitsBase.Statics.YGroup3Zip). 它是通过组合使用BCL的向量方法来实现的, 能够利用硬件加速.
• SumTraits: 使用本库的特征方法(Vectors.YGroup3Zip). 它是通过内在函数来实现的, 能获得更佳硬件加速.
• SumX2Base: 使用 VectorTraitsBase.Statics.YGroup3ZipX2. 对于 8~16位整数, YGroup3ZipX2 一般比 YGroup3Zip 更快, 在早期版本的.NET下更明显.
• SumX2Traits: 使用 Vectors.YGroup3ZipX2.

YGroup3Zip - Arm - AWS Arm t4g.small

Type	Method	.NET Core 3.1	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Byte	SumBase_Basic	277.096	281.447	408.006	334.832
Byte	SumBase	277.206	281.101	779.019	786.843
Byte	SumTraits	276.877	3952.702	4015.509	6498.419
Byte	SumX2Base	242.179	275.444	1290.483	1375.898
Byte	SumX2Traits	241.586	4410.979	4079.757	4416.939
Int16	SumBase_Basic	214.291	218.814	299.398	283.789
Int16	SumBase	214.247	217.945	422.929	432.557
Int16	SumTraits	214.400	1947.694	2124.489	3037.442
Int16	SumX2Base	209.544	212.671	807.496	817.343
Int16	SumX2Traits	209.557	2537.141	2565.981	2618.864
Int32	SumBase_Basic	177.759	180.043	226.880	218.206
Int32	SumBase	177.694	178.579	343.191	358.961
Int32	SumTraits	177.434	1072.026	1053.063	1494.637
Int32	SumX2Base	171.969	172.323	504.015	552.706
Int32	SumX2Traits	171.872	1592.314	1582.689	1611.841
Int64	SumBase_Basic	167.955	186.335	184.875	188.208
Int64	SumBase	168.658	187.520	189.109	187.830
Int64	SumTraits	168.315	1146.498	1177.373	1182.660
Int64	SumX2Base	162.566	169.710	163.148	174.322
Int64	SumX2Traits	160.891	1220.258	1237.215	1232.484

YShuffleX2Kernel

YShuffleX2Kernel: 在2个向量上进行仅换位. 通过使用一组索引从输入向量中选择值，来创建一个新向量. 若索引值超出范围, 结果是未定义的.

YShuffleX2Kernel - X86 - AMD Ryzen 7 7840H

Type	Method	.NET Framework	.NET Core 2.1	.NET Core 3.1	.NET 5.0	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Byte	SumBase_Basic	323.974	734.453	745.261	769.117	808.343	694.312	917.774
Byte	SumBase	317.773	740.475	710.133	772.591	786.548	686.563	945.338
Byte	SumTraits	315.705	728.772	14191.125	15884.949	15029.381	17839.090	71478.251
Byte	SumTraits_Args	325.706	744.519	21591.461	26073.822	26028.372	24511.025	71714.983
Byte	SumTraits_ArgsT	311.284	622.356	20485.055	20918.021	17473.814	20592.448	70119.520
Int16	SumBase_Basic	262.677	558.062	564.900	599.893	584.054	502.700	779.558
Int16	SumBase	248.341	540.558	556.204	605.246	593.512	501.510	775.105
Int16	SumTraits	239.209	558.114	5683.816	6581.965	6700.738	7620.087	37391.696
Int16	SumTraits_Args	281.617	559.992	11638.058	13238.999	13545.552	12500.398	36420.577
Int16	SumTraits_ArgsT	261.851	410.867	10411.032	9997.559	9456.905	9407.757	37826.671
Int32	SumBase_Basic	198.312	348.275	353.172	367.747	357.773	308.903	492.810
Int32	SumBase	191.235	336.581	343.131	368.362	352.331	315.974	518.975
Int32	SumTraits	195.942	346.714	7304.367	7885.910	6948.860	7046.240	16615.500
Int32	SumTraits_Args	208.612	353.263	8449.771	10713.378	10380.918	10909.322	16363.912
Int32	SumTraits_ArgsT	160.571	244.793	6886.688	6318.448	5231.069	5865.793	15985.566
Int64	SumBase_Basic	124.441	188.368	191.286	203.016	190.671	166.312	257.693
Int64	SumBase	124.435	188.868	183.416	191.652	187.988	176.683	283.904
Int64	SumTraits	128.463	186.299	2806.858	3304.073	3102.730	3224.097	8778.706
Int64	SumTraits_Args	123.925	186.085	4587.777	5516.020	5302.754	5455.595	9174.376
Int64	SumTraits_ArgsT	97.554	132.443	3185.618	3228.487	2710.207	2940.019	9023.532

说明:

• SumBase_Basic: 使用标量算法.
• SumBase: 使用本库的基础方法(VectorTraitsBase.Statics.YShuffleX2Kernel). 它是通过组合使用BCL的向量方法来实现的, 能够利用硬件加速.
• SumTraits: 使用本库的特征方法(Vectors.YShuffleX2Kernel). 它是通过内在函数来实现的, 能获得更佳硬件加速.
• SumTraits_Args: 使用本库的 Core 后缀的方法来组合计算(Vectors.YShuffleX2Kernel_Args, Vectors.YShuffleX2Kernel_Core), 不使用ValueTuple, 而是用“out”关键字返回多个值.
• SumTraits_ArgsT: 使用本库的 Core 后缀的方法来组合计算(Vectors.YShuffleX2Kernel_Args, Vectors.YShuffleX2Kernel_Core), 使用ValueTuple. 注意早期版本的 .NET 中运行时，SumTraits_ArgsT 一般比 SumTraits_Args 慢一些。

YShuffleX2Kernel - Arm - AWS Arm t4g.small

Type	Method	.NET Core 3.1	.NET 6.0	.NET 7.0	.NET 8.0
Byte	SumBase_Basic	386.442	382.735	375.880	472.929
Byte	SumBase	383.493	381.257	373.670	473.065
Byte	SumTraits	384.179	8557.709	9853.451	19777.508
Byte	SumTraits_Args	384.360	9929.816	11028.413	19826.109
Byte	SumTraits_ArgsT	369.320	4873.877	9841.672	19825.366
Int16	SumBase_Basic	250.954	240.990	257.083	372.974
Int16	SumBase	250.149	239.824	258.794	371.933
Int16	SumTraits	250.192	3210.904	4228.682	9733.244
Int16	SumTraits_Args	250.334	4413.405	4972.675	9736.750
Int16	SumTraits_ArgsT	242.408	2251.130	4965.893	9734.258
Int32	SumBase_Basic	189.683	174.949	175.262	285.014
Int32	SumBase	193.693	171.892	175.936	284.895
Int32	SumTraits	193.562	1796.586	2121.620	4781.900
Int32	SumTraits_Args	192.625	2466.335	2477.755	4793.132
Int32	SumTraits_ArgsT	181.194	1186.055	2476.604	4801.014
Int64	SumBase_Basic	118.550	104.197	100.764	283.201
Int64	SumBase	116.596	101.670	101.495	283.035
Int64	SumTraits	118.071	887.114	986.764	2387.789
Int64	SumTraits_Args	116.024	1234.155	1404.804	2423.836
Int64	SumTraits_ArgsT	108.289	593.640	1239.561	2421.120

更多结果

详见: BenchmarkResults

附录

参考资料:

• [译] .NET 8 中的硬件内在函数（支持 Wasm 和 AVX-512）
• [C#] .NET8增加了Arm架构的多寄存器的查表函数（VectorTableLookup/VectorTableLookupExtension）

以前的发布日志:

• 发布 VectorTraits v1.0, 它是C#下增强SIMD向量运算的类库
• 发布 VectorTraits v2.0（支持 X86的Sse系列指令集等）