今天晚上重新实现了C#的simd， 在我的i5 8265U上只需要1.8秒了，比simd 的C++的2.96秒还快很多。

需要说明的是，昨天直接用AVX2指令实现simd， 因为不支持除法，先把int转成float然后做除法。
结果一直不对，发现是对于比较大的i，转成float后精度损失了，所以结果就不对了。

今天用double实现，原来8路向量，现在只能4路。 但是结果还是不错的。 只要1.8秒。

比较赞的是dotnet把simd操作封装到Vector，不用考虑具体指令集了,也不用管cpu支持几路向量了，
jit会在运行时检查硬件。

C++的simd 要近3秒，是因为我用了SVML的整数取模指令，是intel用其他指令编程合成的，所以会慢。
如果也用double实现， 应该跟C#速度类似。

对C#的profiling, 向量除法运算这一语句耗时用到全部程序的50%。


        public static int intperf3(int n)
        {
            int cc = 1;

            int vn = Vector<double>.Count;
          

            double[] buf = new double[n];

            buf[0] = 2;
            for (int i = 3; i <= n; i += 2)
            {
                int flag = 1;
                int it = 0;
                var vi = new Vector<double>(i);

                int m = cc - vn;
                for (; it < m; it += vn)
                {
                    var vj = new Vector<double>(buf, it);
                    var t1 = vi/vj;
                    var t2 = Vector.Floor(t1);

                    if (Vector.EqualsAny(t1, t2))
                    {
                        flag = 0;
                        break;
                    }

                    double j = buf[it];
                    if (j * j > i)
                        break;

                }
                if (flag == 0) continue;

                for (; it < cc; it++)
                {
                    int j = (int)buf[it];
                    if (i % j == 0)
                    {
                        flag = 0;
                        break;
                    }
                    if (j*j > i)
                        break;
                }

                if (flag == 1)
                {
                    buf[cc++] = i;
                  
                }
            }
            return cc;
        }





【 在 leadu 的大作中提到: 】
: cpu密集的程序性能上，高级语言没有能比得上c/cpp/rust的，都会比他们多几条指令，多几纳秒。
: 定量5kw内求素数，上面也早就给了数据了，cpp确实快一些，但快的这一些，拉一下滚动条都能抵消，99.9%使用场景下没有值得考虑的价值
: cpu simd，gpu，fpga都是硬件优化范畴，本身使用的都是另外的接口，和语言本身无关，哪个语言也都能用
: ...................
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