Mojo Academy · Lección

Cálculo SIMD elemento a elemento

Sume y multiplique vectores completos de una vez.

Cálculo SIMD elemento a elemento es una lección gratuita de Mojo Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Mojo Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Mojo Academy incluye 4 lecciones en total.

Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.

Math on Whole Vectors

The best part of SIMD is that arithmetic works on the entire vector at once. One operation touches every lane together.

Adding Two Vectors

Add two SIMD values and each lane is added to its matching lane. This is called element-wise addition.

var a = SIMD[DType.int32, 4](1, 2, 3, 4)
var b = SIMD[DType.int32, 4](10, 20, 30, 40)
var c = a + b

Lane Lines Up with Lane

In a + b, lane 0 adds to lane 0 and lane 1 adds to lane 1. The lanes never mix, they stay aligned.

print(c[0])

Multiplying Vectors

Multiplication is element-wise too. Each lane of one vector is multiplied by the same lane of the other vector.

var p = a * b

Subtract and Divide

Subtraction and division follow the same rule. Every lane is handled independently and in parallel across the pack.

var d = b - a

Scalar Meets Vector

Add a single number to a vector and Mojo applies it to every lane. The scalar spreads across all positions at once.

var bumped = a + 100

Widths Must Match

To combine two SIMD values they need the same DType and the same width. Mismatched lane counts will not line up.

Comparisons Go Lane by Lane

Comparing two vectors gives a SIMD of Bools, one True or False per lane. Each lane reports its own result.

var mask = a > SIMD[DType.int32, 4](2)

Reducing to One Number

Sometimes you want a single answer. reduce_add sums all lanes into one scalar, perfect for totals.

var total = a.reduce_add()
print(total)

Built-in Math Functions

Standard math like sqrt also works lane-wise on SIMD, computing the result for every element in one call.

from math import sqrt
var roots = sqrt(a.cast[DType.float32]())

Same Code, Many Results

Writing a + b looks like scalar math but produces many results at once. That readability with speed is Mojo's promise.

Quick Check

You compute a + b where both are SIMD[DType.int32, 4]. How is the addition done?

Recap

Element-wise SIMD math runs +, -, *, and / on every lane at once, scalars spread to all lanes, and reduce_add folds a vector into one number. ✨

Preguntas frecuentes

¿La lección «Cálculo SIMD elemento a elemento» es gratis?

Sí — el texto completo de «Cálculo SIMD elemento a elemento» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Mojo Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Mojo Academy incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Cálculo SIMD elemento a elemento»?

Sume y multiplique vectores completos de una vez. Practicas Mojo Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar Mojo Academy?

No se requiere experiencia previa. Mojo Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Cálculo SIMD elemento a elemento»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Mojo Academy?

Sí. Cada lección de Mojo Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

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