#simd

Goのブログが、SIMDを扱う実験的なAPIを大きく前に出してきました。SIMDは、CPUが複数の値をまとめて処理するための仕組みで、計算の重い処理をかなり速くできる一方、これまではGoから使うにはアセンブリを書くしかありませんでした。今回の発表で目を引くのは、単に高速化の道具を増やしただけではなく、CPUやOSの違いをできるだけ隠して「同じコードを別の環境で動かす」方向に踏み込んでいる点です。Go 1.26と1.27で何が変わったのかを追うと、Goが低レイヤー性能と移植性をどう両立しようとしているかが見えてきます。 元記事は、GoにおけるSIMDの扱いが大きく変わった、と説明しています。SIMDは Single Instruction Multiple Data の略で、1つの命令で複数のデータをまとめて処理するCPU機能です。たとえば float64 を8組まとめて足すような処理ができ、暗号、データ処理、AIのような計算集約的な処理を速くできます。GoのGreen Teaガベージコレクタも、メモリ上の生存オブジェクトを探す場面でSIMDを使っていると書かれています。 ただ、これまで

Google Open Source Blogが伝えたのは、数字の配列をかなり速く並べ替える公開コードだ。しかも速いだけではなく、Intel、Arm、RISC-V といった複数のCPUで動く「portable」な実装だという点が面白い。ソートは地味に見えるが、データベースや分析処理の土台になるので、ここが速くなると上の層まで効いてくる。この記事は、単なる性能自慢ではなく、「どうやってそんな差を出したのか」をかなり具体的に説明している。 元記事は、数値配列をソートするオープンソースコードを公開したという話から始まる。そのコードは C++ の `std::sort` より約10倍速く、しかも「最先端のアーキテクチャ専用アルゴリズム」を上回ると説明している。ところが、ここで強調されているのは単純な高速化ではない。AVX-512専用、Arm専用といった一発芸ではなく、現代の主要CPUアーキテクチャのあいだでそのまま持ち運べる実装であることだ。 背景にあるのは、最近の columnar database の流れだ。これは行ごとに全部を並べるのではなく、同じ列の値をまとめて保存する方式で、SQLク