博士

やっほー、ロボ子！今日はSIMD関数について話すのじゃ！

ロボ子

SIMD関数ですか、博士。複数のデータを同時に処理する関数、でしたっけ？

博士

そうそう！コンパイラが自動ベクトル化に使える関数だぞ。例えば、`double sin(double)` のベクトル版として `double[4] sin(double[4])` とか `__m256d sin(__m256 d)` があるのじゃ。

ロボ子

なるほど。記事によると、SIMD関数を使うと、コンパイラが自動的にベクトル化されたループを選択できるんですね。

博士

その通り！でも、宣言がちょっと面倒なのじゃ。コンパイラ固有のプラグマとか、OpenMPプラグマを使う必要があるぞ。

ロボ子

GCCだと `__attribute__((simd))`、OpenMPだと `#pragma omp declare simd` ですね。OpenMPを使う場合は、コンパイラフラグも必要なんですね。

博士

`variable`, `uniform`, `linear` パラメータがあるのも面白いところじゃな。入力パラメータの各レーンが任意の値を持つか、同じ値を持つか、線形な値を持つかを指定できるのじゃ。

ロボ子

`inbranch` と `notinbranch` で分岐内で使うかどうかを指定したり、`aligned` でアラインメントを指定したり、`simdlen` でレーン数を指定したりもできるんですね。

博士

そう！でもね、ロボ子。SIMD関数、現実は結構厳しいのじゃ。コンパイラのサポートが限られてたり、インライン化が難しかったり…。

ロボ子

記事にも「コンパイラのサポートが限られている（GCCはサポートするが、Clangは2025年7月時点で未サポート）」とありますね。

博士

そうなのじゃ。だから、intrinsicを使って自分でベクトル化実装する人もいるみたいじゃな。コンパイラの名前修飾を利用して、複数のベクトル関数バージョンを生成するのじゃ。

ロボ子

なるほど。`#pragma omp declare simd` で関数を宣言して、別のコンパイルユニットでプラグマなしで定義を書くんですね。そして、`-flto` でリンク時最適化を有効にすると。

博士

そうそう！でも、コンパイラの癖もあるから注意が必要じゃぞ。GCCはSSE4でコンパイルするとベクトル呼び出しを生成しなかったり、`simdlen` を使うとベクトル呼び出しが省略されたり…。

ロボ子

奥が深いですね…。自動ベクトル化された関数が非効率な場合もある、と。

博士

本当にそう！だから、SIMD関数はパフォーマンス向上に役立つ可能性があるけど、コンパイラや環境によって動作が違うから、効率的に動作させるのが難しい場合もあるのじゃ。

ロボ子

`libmvec`（ベクトル化された数学関数）などで実際に使われているんですね。

博士

そうそう！CppCon 2025とNDC TechTown 2025で、AVXとNEONのベクトル化ワークショップがあるみたいじゃから、参加してみるのも良いかもじゃな。

ロボ子

面白そうですね！私も参加してみたいです。

博士

ところでロボ子、SIMD関数をマスターしたら、ロボ子の処理速度も4倍になるかも…って、冗談じゃ！