Mojo Academy · Урок

Объединение SIMD и циклов

Векторизуйте ядро вычислений.

«Объединение SIMD и циклов» — бесплатный урок Mojo Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Mojo Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Mojo Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

From Scalar to SIMD

To accelerate a kernel, swap the one-at-a-time loop for one that handles a whole pack of values per step with SIMD.

for i in range(n):
    out[i] = a[i] + b[i]

Pick a Width

Choose how many elements fit in one vector. The width is the number of lanes each step processes together.

alias width = 4

Load a Chunk

Grab several elements at once into a SIMD value with a vector load instead of reading them one by one.

var va = a.load[width=width](i)

Compute the Pack

Run the kernel's math on both chunks at once. The whole pack is added element-wise in a single operation.

var vsum = a.load[width=width](i) + b.load[width=width](i)

Store the Pack

Write the full result back with a vector store, covering every lane you just computed in one move.

out.store[width=width](i, vsum)

Step by the Width

The vectorized loop advances by the width, not by one. Each pass covers a full pack of elements.

for i in range(0, n, width):
    pass

Let vectorize Help

Mojo's vectorize helper sweeps a closure across the range in vector steps so you skip the manual bookkeeping.

from algorithm import vectorize

Write the Chunk Closure

You define a small parameterized function that handles one chunk. Mojo calls it with the right width as it sweeps.

fn body[w: Int](i: Int):
    out.store[width=w](i, a.load[width=w](i) + b.load[width=w](i))

Run vectorize

Call vectorize with your closure, the width, and the size. It loops and even handles the leftover tail for you.

vectorize[body, width](n)

Mind the Tail

When n is not a multiple of the width, a few elements remain. vectorize cleans up that tail so nothing is missed.

Same Output, More Speed

The vectorized kernel produces identical results but moves through data in big steps, so it finishes much sooner.

Quick Check

You vectorize a kernel with width 4 but n is 10. What handles the last two elements?

Recap

Vectorize a kernel by loading and storing packs, stepping by the width, and letting vectorize handle the sweep and the tail. 🚀

Часто задаваемые вопросы

Урок «Объединение SIMD и циклов» бесплатный?

Да — полный текст урока «Объединение SIMD и циклов» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Mojo Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Mojo Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Объединение SIMD и циклов»?

Векторизуйте ядро вычислений. Ты практикуешь Mojo Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Mojo Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Mojo Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.

Сколько времени занимает урок «Объединение SIMD и циклов»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Mojo Academy?

Да. Каждый урок Mojo Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

← Назад к Mojo Academy