我目前正在使用C＃編寫一個應用程序，這可能會從使用SSE中獲益很多，因爲相對較小的一段代碼會導致90-95％的執行時間。代碼本身對SSE來說也是完美的（因爲它是基於矩陣和矢量的），所以我繼續開始使用Mono.Simd，即使這在執行時間上有很大的差異，但這還不夠。 Mono.Simd的問題在於它只有很老的SSE指令（主要來自SSE1和SSE2，我相信），這導致點積（或標量/內積）例如佔用3條指令，而它可以是隻用1條指令就可以實現SSE4（並且自從2006年以來SSE4就可以使用，人們可以放心地假定每臺現代計算機都有它）。此外，其他一些功能根本不包括在內（例如，獲取每個數字的絕對值，這也需要一個笨拙的解決方法）。在C＃中使用SSE＃
我的問題是，有沒有其他庫可以從我的C＃代碼中調用以利用SSE/SIMD？也可以在C＃中使用內聯彙編，因此顯然我也可以使用C++代碼，即使這會導致性能下降，但如果任何人有相對易於使用的具有上述功能的C++庫，這是可以接受的我猜。
在此先感謝您的幫助。
開放源代碼Yeppp! library（其中我是作者）提供了SIMD優化的數據處理功能，可以通過官方綁定從.Net語言中使用。它不僅支持SSE，而且還支持即將推出的Intel Haswell處理器的AVX2以後的SIMD擴展。該庫自動爲其運行的處理器選擇最佳版本。
這看起來很有希望，我將如何在我的代碼中使用它（我在單聲道中使用c＃，爲一個統一的項目，所以它會很好，如果它可以同時運行Windows和Mac）？有沒有一個DLL，或者是否有可能使一個可用於MacOS，也可以使用全部（或大部分）優化？ –
它在Linux的Mono下工作（明顯在Windows下的.Net下），但Mac目前不支持。 –
下載最新的正式版本，您將在二進制目錄中找到預構建的文件 –
截至2013年4月，Steam Survey reports that only 64% of PCs have support for SSE4.1。換句話說，如果你承擔SSE4.1的支持，你將會在大約三分之一的消費者PC上崩潰。
我對Mono.Simd並不熟悉，但如果您可能不屑於編寫合適的C++/CLI包裝器，那麼在Windows上的一個很好的選擇是DirectXMath。兩者都不會利用所有最新的說明，但您可以根據需要相對輕鬆地在intrinsics的基礎上補充這些說明。我不確定你會做得比Mono.Simd好得多。
在C＃中沒有「內聯彙編」這樣的東西;如果你想從C＃中使用C++或彙編代碼，你必須通過P/Invoke或C++/CLI包裝來調用它。除此之外，C++/CLI的開銷更小。這就是說，如果你需要優化一小段代碼，最好的選擇可能是完全用本地C++重寫那段代碼。
這現在已經廣泛變化:)（謝天謝地） – JeromeJ
在C++/CLI中創建一個類庫。您可以在使用#pragma非託管編譯的代碼中使用SSEx intrinsics。然而，您將永遠無法獲得單個SSE4指令的效率，從託管代碼執行切換到非託管代碼會產生開銷。花費大約5納秒，加上編組參數所涉及的任何開銷，以及將變量對齊到16所需的不可避免的副本。您的本機代碼必須足夠大以分攤成本。 –
「自從2006年推出SSE4以來，人們可以放心地假設現在每臺現代計算機都有它。」 - Penryn（英特爾）是2008年1月，推土機（AMD）是2011年10月。如果您沒有SSE2的後備代碼，將分別在英特爾和AMD的這些日期之前的任何CPU上崩潰。 – Asik
你可以使用opencl包裝。 –