Ускорение векторных операций с помощью SIMD

[konard]

Описание

Реализованы SIMD-оптимизированные версии базовых векторных операций (сложение, вычитание, умножение) для ускорения обучения нейросети согласно issue #23.

Поддерживаемые наборы инструкций

В порядке приоритета:

1. AVX (256-bit) - 8 float за операцию
2. SSE (128-bit) - 4 float за операцию
3. Скалярный код - fallback для систем без SIMD

Изменения

Новые файлы:

• include/simd_ops.h - SIMD-оптимизированные векторные операции
• cmake/test_simd_benchmark.cmake - тест SIMD оптимизаций
• experiments/test_simd_speedup.sh - скрипт измерения ускорения
• experiments/test_simd_micro.cpp - микро-бенчмарк операций

Изменённые файлы:

• main.cpp - операции op_1 - op_4 теперь используют SIMD, добавлен флаг --no-simd
• CMakeLists.txt - опции для включения SIMD (-march=native для GCC/Clang, /arch:AVX2 для MSVC)

Использование

# Автоматическое определение SIMD (по умолчанию)
./NNets -c configs/benchmark.json -b

# Отключение SIMD для сравнения
./NNets -c configs/benchmark.json -b --no-simd

Результаты микро-бенчмарка

Size	Op	Scalar (ns)	SIMD (ns)	Speedup
16	ADD	2.98	2.09	1.43x
16	MUL	3.68	1.79	2.05x
48	ADD	4.32	3.48	1.24x
48	MUL	4.68	3.31	1.42x
256	SUB	20.94	14.75	1.42x
1000	SUB	80.46	58.65	1.37x

Примечание об ускорении обучения

Ускорение обучения нейросети составляет ~1-5% из-за того, что:

1. Векторные операции вызываются с небольшими размерами (количество образов)
2. Значительная часть времени уходит на генерацию случайных чисел и управление нейронами

Однако SIMD-оптимизации закладывают основу для будущего масштабирования на большие датасеты.

Тесты

Все 9 тестов проходят успешно:

• ✅ test_simple_classification
• ✅ test_default_classification
• ✅ test_benchmark_training_speed
• ✅ test_model_save_load
• ✅ test_extended_classification
• ✅ test_multithreading_benchmark
• ✅ test_verify_mode
• ✅ test_retraining_mode
• ✅ test_simd_optimization (новый)

Test plan

• Локальная сборка с CMake
• Все существующие тесты проходят
• SIMD детектируется и включается автоматически
• Флаг --no-simd работает корректно
• Микро-бенчмарк показывает ускорение операций
• CI на Linux/Windows/macOS

Fixes #23

---

🤖 Generated with Claude Code

[konard]

🤖 Solution Draft Log

This log file contains the complete execution trace of the AI solution draft process.

💰 Cost estimation:

• Public pricing estimate: $5.766900 USD
• Calculated by Anthropic: $4.031493 USD
• Difference: $-1.735407 (-30.09%)
  📎 Log file uploaded as Gist (937KB)
  🔗 View complete solution draft log

---

Now working session is ended, feel free to review and add any feedback on the solution draft.