单指令多数据流（SIMD，Single Instruction Multiple Data）是一种并行计算技术，允许一条指令同时处理多个数据点。SIMD在现代CPU中广泛应用，能够显著提升计算密集型任务的性能，如图像处理、机器学习、科学计算等。随着Go语言在高性能计算领域的应用逐渐增多，SIMD支持成为了开发者关注的焦点。

当前很多主流和新型的语言都有相应的simd库了，比如C++、Rust、Zig等，但Go语言的simd官方支持还一直在讨论中(issue#67520)。Go语言的设计目标是简单性和可移植性，而SIMD的实现通常需要针对不同的硬件架构进行优化，这与Go的设计目标存在一定冲突。因此，Go语言对SIMD的支持一直备受争议。
最近几周这个issue的讨论有活跃起来， 希望能快点支持。

1. Go语言与SIMD的背景

1.1 Go语言的性能追求

Go语言以其简洁的语法、高效的并发模型和快速的编译速度赢得了广泛的应用。然而，Go在性能优化方面一直面临挑战，尤其是在需要处理大量数据的场景下。SIMD作为一种高效的并行计算技术，能够显著提升计算性能，因此Go社区对SIMD的支持呼声日益高涨。

如果没有 SIMD，我们就会错过很多潜在的优化。以下是可以提高日常生活场景中性能的具体事项的非详尽列表：

• simdjson
• 通过矢量化每秒解码数十亿个整数
• 矢量化和性能可移植的快速排序
• Hyperscan 简介
• From slow to SIMD: A Go optimization story
• How to Use AVX512 in Golang via C Compiler

此外，它将使这些当前存在的软件包更具可移植性和可维护性：

• simdjson-go
• SHA256-SIMD
• MD5-SIMD

在这个月即将发布的Go 1.24版中，将会将内建的map使用Swiss Tables替换，而Swiss Tables针对AMD64的架构采用了SIMD的代码，这是不是Go官方代码库首次引进了SIMD的指令呢？

当前先前也有人实现了SIMD加速encoding/hex，被否了，当然理由也很充分：加速效果很好但请放弃吧，看起来太复杂，违背了Go简洁的初衷。
类似的还有unicode/utf8: make Valid use AVX2 on amd64

其实Go官方在2023就已经在标准库crypto/sha256中使用SIMD指令了 crypto/sha256: add sha-ni implementation。

1.2 SIMD的基本概念

SIMD通过一条指令同时处理多个数据点，通常用于向量化计算。现代CPU（如Intel的SSE/AVX、ARM的NEON）都提供了SIMD指令集，允许开发者通过特定的指令集加速计算任务。然而，直接使用SIMD指令集通常需要编写汇编代码或使用特定的编译器内置函数，这对开发者提出了较高的要求。

1.2.1 SIMD的核心思想

SIMD的核心思想是通过一条指令同时处理多个数据点。例如，传统的标量加法指令一次只能处理两个数，而SIMD加法指令可以同时处理多个数（如4个、8个甚至更多）。这种并行化处理方式能够显著提升计算密集型任务的性能。

1.2.2 SIMD指令集的组成

SIMD指令集通常包括以下几类指令：

• 算术运算：加法、减法、乘法、除法等。
• 逻辑运算：与、或、非、异或等。
• 数据搬移：加载、存储、重排数据。
• 比较操作：比较多个数据点并生成掩码。
• 特殊操作：如求平方根、绝对值、最大值、最小值等。

1.3 常见的指令集

1.3.1 Intel的SIMD指令集

1.3.1.1 MMX（MultiMedia eXtensions）

• 推出时间：1996年
• 寄存器宽度：64位
• 数据类型：整数（8位、16位、32位）
• 特点：
  • 主要用于多媒体处理。
  • 引入了8个64位寄存器（MM0-MM7）。
  • 不支持浮点数运算。

1.3.1.2 SSE（Streaming SIMD Extensions）

• 推出时间：1999年
• 寄存器宽度：128位
• 数据类型：单精度浮点数（32位）、整数（8位、16位、32位、64位）
• 特点：
  • 引入了8个128位寄存器（XMM0-XMM7）。
  • 支持浮点数运算，适用于科学计算和图形处理。
  • 后续版本（SSE2、SSE3、SSSE3、SSE4）增加了更多指令和功能。

1.3.1.3 AVX（Advanced Vector Extensions）

• 推出时间：2011年
• 寄存器宽度：256位
• 数据类型：单精度浮点数（32位）、双精度浮点数（64位）、整数（8位、16位、32位、64位）
• 特点：
  • 引入了16个256位寄存器（YMM0-YMM15）。
  • 支持更宽的向量操作，性能进一步提升。
  • 后续版本（AVX2、AVX-512）支持更复杂的操作和更宽的寄存器（512位）。

1.3.1.4 AVX-512

• 推出时间：2016年
• 寄存器宽度：512位
• 数据类型：单精度浮点数（32位）、双精度浮点数（64位）、整数（8位、16位、32位、64位）
• 特点：
  • 引入了32个512位寄存器（ZMM0-ZMM31）。
  • 支持更复杂的操作，如掩码操作、广播操作等。
  • 主要用于高性能计算和人工智能领域。

1.3.2 ARM的SIMD指令集

1.3.2.1 NEON

• 推出时间：2005年
• 寄存器宽度：128位
• 数据类型：单精度浮点数（32位）、整数（8位、16位、32位、64位）
• 特点：
  • 广泛应用于移动设备和嵌入式系统。
  • 支持16个128位寄存器（Q0-Q15）。
  • 适用于多媒体处理、信号处理等场景。

1.3.2.2 SVE（Scalable Vector Extension）

• 推出时间：2016年
• 寄存器宽度：可变（128位至2048位）
• 数据类型：单精度浮点数（32位）、双精度浮点数（64位）、整数（8位、16位、32位、64位）
• 特点：
  • 支持可变长度的向量操作，适应不同的硬件配置。
  • 引入了谓词寄存器（Predicate Registers），支持条件执行。
  • 主要用于高性能计算和机器学习。

1.4 编译器内置函数

大多数现代编译器（如GCC、Clang、MSVC）提供了SIMD指令集的内置函数，开发者可以通过这些函数调用SIMD指令，而无需编写汇编代码。

1.5 自动向量化

一些编译器支持自动向量化功能，能够自动将标量代码转换为SIMD代码。例如，使用GCC编译以下代码时，可以启用自动向量化：

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gcc -O3 -mavx2 -o program program.c

2. Go语言中的SIMD支持现状

2.1 Go语言标准库的SIMD支持

Go语言的标准库尚未提供对SIMD的直接支持。Go语言的编译器（gc）也没有自动向量化功能，这意味着开发者无法像在C/C++中那样通过编译器自动生成SIMD代码。

在Issue #67520 中，讨论依然磨磨唧唧，讨论时常偏离到实现的具体方式上(build tag)。

2.2 第三方库与解决方案

尽管Go语言标准库缺乏对SIMD的直接支持，但社区已经开发了一些第三方库和工具，帮助开发者在Go中使用SIMD指令集。在#67520的讨论中，Clement Jean 也提供了一个概念化的实现方案：simd-go-POC 。

以下是一些第三方实现的(simd指令，不是基于simd实现的库sonic、simdjson-go等)：

2.2.1 kelindar/simd

kelindar/simd这个库包含一组矢量化的数学函数，它们使用 clang 编译器自动矢量化，并转换为 Go 的 PLAN9 汇编代码。对于不支持矢量化的 CPU，或此库没有为其生成代码的 CPU，也提供了通用版本。

目前它仅支持 AVX2，但生成 AVX512 和 SVE (for ARM) 的代码应该很容易。这个库中的大部分代码都是自动生成的，这有助于维护。

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sum := simd.SumFloat32s([]float32{1, 2, 3, 4, 5})

2.2.2 alivanz/go-simd

[alivanz/go-simd](https://github.com/alivanz/go-simd）实现了 Go 语言的 SIMD（单指令多数据）操作，专门针对 ARM NEON 架构进行了优化。其目标是为特定的计算任务提供优化的并行处理能力。
下面是一个加法和乘法的例子：

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package main
import (
	"log"
	"github.com/alivanz/go-simd/arm"
	"github.com/alivanz/go-simd/arm/neon"
)
func main() {
	var a, b arm.Int8X8
	var add, mul arm.Int16X8
	for i := 0; i < 8; i++ {
		a[i] = arm.Int8(i)
		b[i] = arm.Int8(i * i)
	}
	log.Printf("a = %+v", b)
	log.Printf("b = %+v", a)
	neon.VaddlS8(&add, &a, &b)
	neon.VmullS8(&mul, &a, &b)
	log.Printf("add = %+v", add)
	log.Printf("mul = %+v", mul)
}

2.2.3 pehringer/simd

pehringer/simd 通过 Go 汇编提供 SIMD 支持，实现了算术运算、位运算以及最大值和最小值运算。它允许进行并行的逐元素计算，从而带来 100% 到 400% 的速度提升。目前支持 AMD64 (x86_64) 和 ARM64 处理器。

2.3 Go汇编与SIMD

Go语言支持通过汇编代码直接调用CPU指令集，这为SIMD的实现提供了可能。开发者可以编写Go汇编代码，调用特定的SIMD指令集（如SSE、AVX等），从而实现高性能的向量化计算。然而，编写和维护汇编代码对开发者提出了较高的要求，且代码的可移植性较差。

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// 以下是一个简单的Go汇编示例，使用AVX指令集进行向量加法
TEXT ·add(SB), $0-32
    MOVQ a+0(FP), DI
    MOVQ b+8(FP), SI
    MOVQ result+16(FP), DX
    MOVQ len+24(FP), CX
    
    TESTQ CX, CX        ; 检查长度是否为0
    JZ done             ; 如果为0直接返回
    
    MOVQ CX, R8         ; 保存原始长度
    SHRQ $2, CX         ; 除以4得到循环次数
    JZ remainder        ; 如果不足4个元素，跳到处理余数
    
    XORQ R9, R9         ; 用于索引的计数器，从0开始
loop:
    VMOVUPD (DI)(R9*8), Y0
    VMOVUPD (SI)(R9*8), Y1
    VADDPD Y0, Y1, Y0
    VMOVUPD Y0, (DX)(R9*8)
    ADDQ $4, R9
    DECQ CX
    JNZ loop
remainder:              ; 处理剩余的元素
    ANDQ $3, R8        ; 获取余数
    JZ done
    ; 这里添加处理余数的代码
done:
    RET

当然需要a,b和 result 数组的地址是对齐的，以获得最佳性能。

结论

尽管Go语言目前对SIMD的支持尚不完善，但社区已经通过第三方库和汇编代码提供了一些解决方案。未来，随着Go编译器的改进和标准库的支持(相信Go官方最终会支持的)，Go语言在高性能计算领域的潜力将进一步释放。对于开发者而言，掌握SIMD技术将有助于编写更高效的Go代码，应对日益复杂的计算任务。