自动矢量化（Auto-vectorization）

自动矢量化是一种重要的优化技术，它可以将一些循环中的标量操作转换为矢量操作，从而提高程序的性能。在本节中，我们将介绍自动矢量化的基本原理和实现方法。

自动矢量化非常依赖准确的别名分析，因为矢量化需要保证循环中的操作之间没有数据依赖。在实际编译器中，别名分析的准确性往往是一个问题，因此自动矢量化的效果也很难保证。 如果您还不了解别名分析，请参考别名分析 一节。

什么是矢量化操作

CPU中的SIMD指令集是一种单指令多数据的并行计算模式，它可以同时对多个数据进行相同的操作。例如，SSE指令集中的_mm_add_ps函数可以同时对4个单精度浮点数进行加法运算。如果我们有一个循环，每次迭代都对一个数组中的元素进行加法操作，那么我们就可以将这个循环转换为矢量操作，从而提高程序的性能。

例如，下面的C语言代码对一个数组中的元素进行加法操作：

void add(float *a, float *b, float *c, int n) {
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    c[i] = a[i] + b[i];
  }
}

我们可以将这个循环转换为矢量操作：

void add(float *a, float *b, float *c, int n) {
  for (int i = 0; i < n; i+=4) {
    __m128 va = _mm_load_ps(a+i);
    __m128 vb = _mm_load_ps(b+i);
    __m128 vc = _mm_add_ps(va, vb);
    _mm_store_ps(c+i, vc);
  }
}

这样，每条指令同时操作4个元素，大幅提高了硬件的利用率和程序效率。

自动矢量化的基本原理

通过编译器分析，我们可以自动找出哪些循环中的操作可以被矢量化。在分析后，发现操作之间没有数据依赖，且可以被SIMD指令集支持的情况下，编译器就可以将这个循环转换为矢量操作。