概述
Vector（向量）是一种序列式容器，事实上和数组差不多，但它比数组更优越。一般来说数组不能动态拓展，因此在程序运行的时候不是浪费内存，就是造成越界。而Vector刚好弥补了这个缺陷，它的特征是相当于可分配拓展的数组（动态数组），它的随机访问快，在中间插入和删除慢，但在末端插入和删除快。
什么是SIMD？
SIMD是Single Instruction Multiple Data的缩写，通常中文译为单指令多数据流，通俗来讲的话是：对多个数据执行同一个CPU指令，以达到平行运算的目的.
在GPU之前我们会通过CPU来运行该项技术来增加图片的运算速度，例如Intel的MMX、SSE、SSE2、AVX，AMD的3DNow!等等，都是来使用SIMD
为基础的概念，在GPU技术突飞猛进的今天，CPU的SIMD技术很少用在了图片运算方面了，更多的是在资料库或者其他用途上。
它适用于机器学习、加密算法、数据库、和内容处理（视频、图像、音频编码）中，是多线程不错的选择。
为什么要使用SIMD
SIMD可以在多条数据通道中应用相同的操作，显著的来提高CPU性能，通常，通道越多，性能越高（只要代码符合处理器的指令集）
Vector
Vector和Vector<T>类为我们提供了SIMD（单指令，多数据）指令集（SSE，AVX）的调用方式，可以让我们像在C/C++中一样去调用内在函数，来直接操作大多数的SIMD指令了
Vector<T>可以为任何的数字类型（sbyte, byte, short, ushort, int, uint, long, ulong, float, double），参考MSDocs
另外我们在System.Runtime.Intrinsics可享受与平台无关的功能，也就是我们不用花费时间在不同平台的兼容方面。
顺便再说一下System.Runtime.Intrinsics.X86在这个命名空间下，提供了SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，FMA，LZCNT，POPCNT，BMI1，BMI2，PCLMULQDQ和AES的不同Intel ISA的类的指令集。例如：在Avx类中提供了许多静态方法，而每个AVX方法都映射到了AVX的指令
，但是在这里有一点我们需要注意的是在这需要去通过IsSupported去检查硬件是否支持该功能。
定义及初始化
在这之前我们可以通过Vector.IsHardwareAccelerated来判断硬件是否支持SIMD。
if (Vector.IsHardwareAccelerated == false)
{//fallback to some other code;return;
}
//创建Vector 重复相同的值
double[] doubArray = new double[] { 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, -1, -2, -3, -4, -5 };
Span<double> douSpan = new Span<double>(doubArray, 8, 4);
Vector<double> douZero = Vector<double>.Zero;//<0, 0, 0, 0>
Vector<float> flOne = Vector<float>.One;//<1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0>
Vector<ushort> shAny = new Vector<ushort>(20);//<20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0>
Vector<double> douV = new Vector<double>(doubArray); //Will contain <1, 2, 3, 4>
Vector<double> spanduoV = new Vector<double>(douSpan); //Will contain <-1, -2, -3, -4>
Vector<double> dou2V = new Vector<double>(doubArray, 5); //Will contain <3, 2, 1, -1>
Vector<double> sumV = douV + dou2V; //Will contain <4, 4, 4, 3>
在具有AVX/AVX2功能的系统中，以上指令将创建包含4个重复的double，8个重复的float和16个重复的ushort的向量。
另外Vector可以通过数组和Span的值进行创建
.NET中最原始的SIMD加速类型是Vector2、Vector3和Vector4类型，它们用2、3和4个单个值表示向量。下面的例子使用Vector2来添加两个向量。
var v1 = new Vector2(0.1f, 0.2f);
var v2 = new Vector2(1.1f, 2.2f);
var vResult = v1 + v2;//1.2 2.4
数学运算
可以使用.NET向量计算载体如其他数学性质Dot product，Transform，Clamp等等。
var v1 = new Vector2(0.1f, 0.2f);
var v2 = new Vector2(1.1f, 2.2f);
var vResult1 = Vector2.Dot(v1, v2); //0.55
var vResult2 = Vector2.Distance(v1, v2); //2.236068
var vResult3 = Vector2.Clamp(v1, Vector2.Zero, Vector2.One);//0.1 0.2Vector<T>可以使用更长的向量。 Vector<T>实例的计数是固定的，但是其值Vector<T>.Count取决于运行代码的计算机的CPU。
下面的示例演示使用Vector<T>添加长数组元素。
double[] SimdVectorProd(double[] left, double[] right)
{var offset = Vector<double>.Count;double[] result = new double[left.Length];int i = 0;for (i = 0; i < left.Length; i += offset){var v1 = new Vector<double>(left, i);var v2 = new Vector<double>(right, i);(v1 * v2).CopyTo(result, i);}//remaining itemsfor (; i < left.Length; ++i){result[i] = left[i] * right[i];}return result;
}https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/standard/simd
https://github.com/CBGonzalez/SIMDIntro
