SIMD
向量化SIMD是一种单指令多数据的并行执行方式。具体而言，向量化是指相同指令在硬件向量处理单元上对多个数据流进行操作。这些硬件向量处理单元也被称为SIMD单元。
补充：
CPU在单位时间内（同一时间）能一次处理的二进制数的位数称为字长。1字节是8位字长。
并行向量化
如果每个线程能够充分利用每个处理器核心的SIMD浮点寄存器进行数据并行，那么可进一步提高程序的性能。
以简单的加法运算为例：
NEON指令化并行技术
NEON技术是在ARM Cortex™上使用的，是一个实现ARMv7-A或ARMv7-R架构的系列处理器。
ARM NEON技术建立在SIMD的概念上，支持128位向量操作，也称为单指令多数据向量模式。
自动向量化：
在GCC中启用自动向量化使用命令行选项:
-ftree-vectorize
-mfpu=neon
-mcpu 来指定核心或架构。
在优化级编译-O3意味着-ftree向量化。如果没有指定-mcpu选项，那么GCC将使用其内置的默认内核。
手动向量化（主要为使用下图中的intrinsics内联函数方式）：
计算实例
| 数据类型 | <基本类型>x<lane个数>x<向量个数>_t |
|---|---|
| 指令名称 | <指令名>[后缀]_<数据基本类型简写> |
C代码编写流程：1->定义neon向量 2->读取数据 3->处理数据 4->回写数据