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我正在尝试使用 System.Numerics 来处理多个数组元素。有没有更快的方法将结果向量 (accVector) 的元素相乘？目前 accVector 需要转换为使用 LINQ 将元素相乘的数组。

我很喜欢 .NET 4.7.2 上的 System.Numerics.Vector。作为第一次尝试，我编写了一个基本函数来识别 ASCII 字符串中是否存在空格。我实现了该功能的三个版本：

1. LINQ,
2. 经典的 for 循环和
3. 矢量化版本（SIMD）。

我很惊讶地看到矢量化版本比经典的 for 循环慢得多。

下面是我对矢量化版本的实现。

难道我做错了什么？在这一点上，我假设经典的 for 循环版本由于 CPU 缓存而更快，但我原以为使用矢量版本我会得到适度的加速。

这是带有基准的完整代码。

我正在使用 .NET Framework 4.7.2 探索 System.Numerics.Vector（我正在处理的项目无法迁移到 .NET Core 3 并使用新的 Intrinsics 命名空间）。该项目正在处理非常大的 CSV/TSV 文件，我们花费大量时间遍历字符串以查找逗号、引号等，我正在努力加快进程。

到目前为止，我已经能够使用 Vector 来识别字符串是否包含给定字符（使用 EqualsAny 方法）。这很好，但我想更进一步。我想使用 Vector 有效地找到该字符的索引。我不知道怎么。下面是我用来确定字符串是否包含逗号的函数。

我知道我可以使用上面的函数并扫描生成的向量，但这会破坏使用向量的目的。我听说新的 Intrinsics 库可以提供帮助，但我无法将我的项目升级到 .NET Core 3。

给定一个向量，你如何有效地找到一个字符的位置？有没有我不知道的聪明把戏？

出于某种奇怪的原因，这个泛型方法不会被内联到另一个方法中，除非另一个方法包含一个循环。什么可以解释这种奇怪的行为？对于非泛型方法，内联在两种情况下都会发生，无论有无循环。

代码：

JIT：（使用 SharpLab 反编译）

要点：

• 奇怪的是，C.M1()即使它使生成的 JIT 大小更小，它也不会内联方法调用——我也用不同的方法进行了测试。
• 这种奇怪的行为只有在方法是泛型时才会发生，它总是内联直接的非泛型实现。
• 它与泛型方法中的类型切换有关。如果泛型方法不包含这些类型开关，那么只要方法很短，即使没有属性，它也会在两种情况下（M1和）都被内联。M2AggressiveInlining
• 循环启动了一些启发式方法，导致内联发生。

这个例子提出的问题是：

• 这种行为是故意的还是一个错误？
• 有没有办法保证方法的内联Less()，而不在调用者方法中使用奇怪的循环？
• 这种行为是否也发生在System.Numerics.Vector<T>类中，因为它使用了相同的通用类型开关，这些开关已经被优化掉了？

System.Numerics.Vector 为 .NET Core 和 .NET Framework 带来了 SIMD 支持。它适用于 .NET Framework 4.6+ 和 .NET Core。

不幸的是，向量的初始化可能是限制步骤。为了解决这个问题，一些来源建议使用 MemoryMarshal 将源数组转换为向量数组 [1][2]。例如：

在 .NET Core 上运行时，这会显着提高性能：

不幸的是，在.NET Framework上，这种初始化向量的方式会产生相反的效果。它实际上会导致更差的性能：

有没有办法在 .NET Framework 上优化 Vector 的初始化并获得与 .NET Core 相似的性能？已使用此示例应用程序 [1] 进行了测量。

[1] https://github.com/CBGonzalez/SIMDPerformance

[2] https://stackoverflow.com/a/62702334/430935

我正在尝试初始化一个Vector<int>（与 BepuPhysics 集成，但我认为它是无关紧要的）。

我的系统上的静态属性System.Numerics.Vector<int>.Count等于，8所以我手动初始化了一个 8 元素数组。

这是我的代码：

但只有前半部分vector被初始化为正确的值：

我错过了一些明显的东西吗？提前致谢。

我已经实现了一种使用 .NET 中可用的 SIMD 内在函数解析长度 <= 8 的无符号整数字符串的方法，如下所示：

可悲的是，与基线的比较uint.Parse()给出了以下相当不起眼的结果：

上面的代码有哪些可以改进的方法？我特别关注的领域是：

• SIMD 寄存器移位的方式发生在计算中text.Length
• ~~ 使用一个包含s 和~~MultiplyAddAdjacent的向量对UTF-16 数据进行解包01
• 使用提取元素的方式GetElement()——也许有一些ToScalar()调用可能会在这里发生？

我收到此错误：System.OverflowException：“值不是数字。” 我的印象是大整数可以存储任何大小的值（在这种情况下为 500 ^ 500），所以我不明白为什么会这样。

我有一个函数可以估计两个输入数组之间的相关性。

输入由 a 提供dataDict，该类型Dictionary<string, double[]>具有 153 个键，其值为大小为 1500 的双精度数组。

对于每个单独的键，我需要估计它与所有其他键的相关性并将结果存储到double[,]大小为double[dataDict.Count(), dataDict.Count()]

下面的函数准备了两个double[]需要估计相关性的数组。

以下函数（我从这里在互联网上找到）使用“Kendall's”方法查找两个输入数组之间的相关性。

向前推进，需要很长时间来计算所有键的相关性。有没有可能优化性能的方法？

我是 C# 新手，但我已经使用 Python 很长时间了，并且在 Python 中使用“Numpys”和“Pandas”我确信上述操作需要几秒钟的时间来计算。例如，假设我以 pandas 数据框的形式获得上述数据，然后data[[list of columns]].corr('method')将在几秒钟内得出结果。这是因为 pandas 在后台使用了 numpy，这得益于矢量化。我想了解如何从矢量化中受益，以提高上述 C# 代码的性能，以及是否需要考虑其他因素。谢谢！