在传统的计算机架构中，CPU一次只能处理一个数据元素。但是，许多任务涉及对大量数据执行相同的操作，例如对数组中的所有元素进行加法、乘法或逻辑操作等。...这种处理方式特别适合涉及向量、矩阵、图像、音频和视频等数据的计算。
目前比较常用的有SSE、SSE2、AVX128、AVX256、AVX512。...b[width] = {3.3, 6.2, 5.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7, 8.8,
9.9, 10.10, 21.11, 12.12...width] = {1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7, 8.8,
9.9, 10.10, 11.11, 12.12...result = permutexvar(idx, load(arr));
return result;
}
等等，还有其他的例子，可以发现通过使用simd，我们可以实现一些非常有趣的算法，加速对数组，批量数据的处理
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