Mojo Academy · Lezione

Calcolo SIMD elemento per elemento

Sommi e moltiplichi interi vettori in una volta sola.

Calcolo SIMD elemento per elemento è una lezione Mojo Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Mojo Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Mojo Academy include 4 lezioni in totale.

Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.

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. ✨

Domande Frequenti

La lezione «Calcolo SIMD elemento per elemento» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Calcolo SIMD elemento per elemento» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Mojo Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Mojo Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Calcolo SIMD elemento per elemento»?

Sommi e moltiplichi interi vettori in una volta sola. Eserciti Mojo Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Mojo Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Mojo Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Calcolo SIMD elemento per elemento»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Mojo Academy?

Sì. Ogni lezione Mojo Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

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