SIMD

同时并行处理来优化速率

1. 将代码简单化
2. 栈上更易于优化
3. 代码过于复杂，涉及的语句数量过多时，编译器会放弃优化！
4. __restrict 是一个提示性的关键字，是程序员向编译器保证：这些指针之间不会发生重叠
5. 尽量连续访问
6. -march=native 让编译器自动判断当前硬件支持的指令。
7. 不必为了高效，手动改写成对 memcpy/memset 的调用，影响可读性。编译器会自动分析你是在做拷贝或是清零，并优化成对标准库这俩的调用。
8. 有ps后缀的汇编就是simd优化了
9. 使用4的倍数
10. 循环中的 if 语句：挪到外面来
11. 循环中的不变量：挪到外面来
12. 放在同一个文件里，让编译器知道调用的函数的内容，方便优化
13. #pragma GCC unroll 4表示把循环体展开为4个
14. 结构体大小若不是 2 的整数幂，往往会导致 SIMD 优化失败，用alignas
15. SOA：分离存储多个属性，常常有利于性能。又称之为面向数据编程 (DOP)

//AOS
MYvec{
	int a,b,c;
};
MYvec vec[1024];
//SOA
MYvec{
	int a[1024],b[1024],c[1024]
};
Myvec vec;

1. __restrict不能用于 std::vector，因此用pragma omp simd 或 pragma GCC ivdep让编译器放心大胆优化。
2. -ffast-math，让 GCC 更大胆地尝试浮点运算的优化，有时能带来 2 倍左右的提升。如果你能保证，程序中永远不会出现 NaN 和无穷大，那么可以放心打开 -ffast-math。
3. 先读到局部变量，累加完毕后，再写入