通过将它们转换为更大的 integer 数据类型来一次添加整个字节数组是否有效？

Question

如果我有两个包含u8的 arrays ，我可以将它们转换为更大的 integer 类型以减少我需要做的添加数量吗？ 例如，如果两个字节 arrays 每个包含 4 个字节，我可以将它们每个都变成一个u32 ，进行加法，然后将它们转换回来吗？

例如：

let a = u32::from_ne_bytes([1, 2, 3, 4]);
let b = u32::from_ne_bytes([5, 6, 7, 8]);

let c = a + b;
let c_bytes = u32::to_ne_bytes(c);

assert_eq!(c_bytes, [6, 8, 10, 12]);

此示例生成正确的 output。

1. 这是否总是导致正确的 output （假设没有溢出）？
2. 这比单独添加要快吗？
3. 它适用于其他 integer 类型吗？ 例如 u32 中的 2 个u16与u16 u32 u32

如果这存在并且很常见，它叫什么？

Answer 1

1. 这是否总是导致正确的 output （假设没有溢出）？

是的。 如果每个总和小于 256，这将根据需要添加字节。 您在每种情况下都指定了“ne”，用于本地字节序。 无论本机字节顺序如何，这都会起作用，因为操作是按字节计算的。

如果您编写代码来实际检查总和是否都在范围内，那么您几乎肯定会撤消您获得的任何额外加速（如果有的话）。

2. 这比单独添加要快吗？

也许。 唯一确定的方法是测试。

3. 它适用于其他 integer 类型吗？ 例如 u32 中的 2 个u16与u16 u32 u32

可以，但是需要注意字节顺序。

如果这存在并且很常见，它叫什么？

这并不常见，因为它通常是不必要的。 这种类型的优化使代码更难阅读，并引入了相当大的复杂性和错误机会。 Rust 编译器和它们之间的 LLVM 能够找到您永远不会想到的极其复杂的优化，同时您的代码保持可读性和可维护性。

如果它有一个名字，它就是 SIMD，而且大多数现代处理器本身就支持它的一种形式（SSE、MMX、AVX）。 您可以使用内置函数手动执行此操作，例如core::arch::x86_64::_mm_add_epi8 ，但 LLVM 可能会自动执行此操作。 尝试手动执行此操作可能会干扰 LLVM 否则会执行的优化，同时使您的代码更容易出错。

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我无论如何都不是汇编代码方面的专家，但我查看了为以下两个函数生成的程序集：

#[no_mangle]
#[inline(never)]
pub fn f1(a1: u8, b1: u8, c1: u8, d1: u8, a2: u8, b2: u8, c2: u8, d2: u8) -> [u8; 4]{
    let a = u32::from_le_bytes([a1, b1, c1, d1]);
    let b = u32::from_le_bytes([a2, b2, c2, d2]);
    u32::to_le_bytes(a + b)
}

#[no_mangle]
#[inline(never)]
pub fn f2(a1: u8, b1: u8, c1: u8, d1: u8, a2: u8, b2: u8, c2: u8, d2: u8) -> [u8; 4]{
    [a1 + a2, b1 + b2, c1 + c2, d1 + d2]
}

f1的程序集：

movzx r10d, byte ptr [rsp + 8]
shl ecx, 24
movzx eax, dl
shl eax, 16
movzx edx, sil
shl edx, 8
movzx esi, dil
or esi, edx
or esi, eax
or esi, ecx
mov ecx, dword ptr [rsp + 16]
shl ecx, 24
shl r10d, 16
movzx edx, r9b
shl edx, 8
movzx eax, r8b
or eax, edx
or eax, r10d
or eax, ecx
add eax, esi
ret

对于f2 ：

add r8b, dil
add r9b, sil
add dl, byte ptr [rsp + 8]
add cl, byte ptr [rsp + 16]
movzx ecx, cl
shl ecx, 24
movzx edx, dl
shl edx, 16
movzx esi, r9b
shl esi, 8
movzx eax, r8b
or eax, esi
or eax, edx
or eax, ecx
ret

更少的指令并不一定会让它更快，但这不是一个糟糕的指导方针。

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在仔细测量和测试之后，将这种优化视为最后的手段。