matlabsum函数代码-VectorizationBase.jl:提供矢量化工具（即SIMD）的基础库，其他库是基于这些工具构建的

matlab sum函数代码矢量化基础 这是一个在 Julia 中提供基本 SIMD 支持的库。 VectorizationBase 的存在在很大程度上是为了满足 的代码生成的需求，优先于稳定的面向用户的 API。 因此，您可能希望在 Julia 中编写显式 SIMD 代码时考虑作为替代方案。 也就是说，当传递给用户定义的函数时， Vec和VecUnroll类型旨在尽可能地“正常工作”，因此它在实践中应该相当稳定。 代码的其他部分——例如，加载和存储向量以及stridedpointer函数——有望很快收敛，并通过利用 支持通过生态系统传播的各种AbstractArray类型，以便 VectorizationBase 可以开始提供一个稳定的、符合人体工程学的、支持良好的 API 很快。 它还提供了一些有关运行它的主机的信息，可用于自动执行特定于目标的优化。 目前，x86_64 支持在这方面是最好的，但我希望提高为其他架构提供的信息质量。 Vec是Number并且表现为单个对象； 它们恰好包含多个Float64 。 因此，在索引和缩减方面，它将表现得像一个数字而不是一个集合： julia