Mojo Academy · 강의

요소별 SIMD 연산

전체 벡터를 한 번에 더하고 곱합니다.

요소별 SIMD 연산은(는) CoddyKit의 무료 Mojo Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Mojo Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Mojo Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

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. ✨

자주 묻는 질문

“요소별 SIMD 연산” 강의는 무료인가요?

네 — “요소별 SIMD 연산” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Mojo Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Mojo Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“요소별 SIMD 연산”에서 뭘 배우나요?

전체 벡터를 한 번에 더하고 곱합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Mojo Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Mojo Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Mojo Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.

“요소별 SIMD 연산” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Mojo Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Mojo Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

← Mojo Academy(으)로 돌아가기