AVX-512

スカラー演算: 1データ/命令
SSE (128bit): 4データ/命令
AVX2 (256bit): 8データ/命令
AVX-512 (512bit): 16データ/命令

例: 32bit浮動小数点
AVX-512: 16個同時処理

サーバー向け:
- Xeon Scalable（全機能）
- Xeon W（ワークステーション）

コンシューマー向け:
- Core X（Skylake-X〜）
- 第11世代Core（Rocket Lake）
- 第12世代以降: E-coreは非対応

- Zen 4（2022〜）: AVX-512対応
- 2×256bit実装（効率重視）
- 全コア有効（Intelと異なる）

行列乗算（1024×1024）:
AVX2: 100 GFLOPS
AVX-512: 180 GFLOPS（1.8倍）

画像処理（8K解像度）:
スカラー: 1000ms
AVX-512: 125ms（8倍）

#include <immintrin.h>

// AVX-512での配列加算
void vector_add(float* a, float* b, float* c, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i += 16) {
        __m512 va = _mm512_load_ps(&amp;a[i]);
        __m512 vb = _mm512_load_ps(&amp;b[i]);
        __m512 vc = _mm512_add_ps(va, vb);
        _mm512_store_ps(&amp;c[i], vc);
    }
}

// コンパイラフラグ
// gcc/clang: -march=skylake-avx512 -O3
// MSVC: /arch:AVX512

// 自動ベクトル化されやすいコード
#pragma omp simd
for (int i = 0; i < n; i++) {
    c[i] = a[i] * b[i] + d[i];
}

通常時: 4.0GHz
AVX2使用: 3.7GHz（-300MHz）
AVX-512使用: 3.4GHz（-600MHz）

対策:
- オフセット調整
- 電圧調整
- ワークロード最適化

// 64バイト境界にアライメント
float* data = (float*)_mm_malloc(size * sizeof(float), 64);

// アライメントされたロード/ストア
__m512 v = _mm512_load_ps(data);  // aligned
__m512 v = _mm512_loadu_ps(data); // unaligned（遅い）

// 条件付き処理
__mmask16 mask = _mm512_cmp_ps_mask(va, vb, _CMP_LT_OS);
vc = _mm512_mask_add_ps(vc, mask, va, vb);
// マスクがtrueの要素のみ加算

! Fortranでの自動ベクトル化
!$OMP SIMD
do i = 1, n
    y(i) = alpha * x(i) + y(i)
end do

// ガウシアンブラー
void gaussian_blur_avx512(uint8_t* img, int width, int height) {
    __m512i kernel = _mm512_set_epi32(...);
    // 16ピクセル同時処理
}

// CPU機能チェック
#include <cpuid.h>

bool has_avx512f() {
    unsigned int eax, ebx, ecx, edx;
    __cpuid_count(7, 0, eax, ebx, ecx, edx);
    return (ebx &amp; (1 << 16)) != 0;
}

// 実行時分岐
if (has_avx512f()) {
    process_avx512();
} else if (has_avx2()) {
    process_avx2();
} else {
    process_scalar();
}

# GCC
gcc -march=native -O3 -ftree-vectorize

# Intel Compiler
icc -xCORE-AVX512 -O3

# MSVC
cl /arch:AVX512 /O2

// BLAS/LAPACK自動最適化
#include <mkl.h>
cblas_sgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans,
            m, n, k, alpha, a, k, b, n, beta, c, n);

### 高速化ライブラリ
- **Intel IPP**: 画像/信号処理
- **FFTW**: 高速フーリエ変換
- **OpenBLAS**: オープンソース数値計算


### 次世代拡張
- **AVX10**: 可変幅ベクトル（128-512bit）
- **APX**: レジスタ数倍増
- **AMX**: 行列演算専用

AVX-512は強力な並列処理能力を提供しますが、電力消費とのトレードオフを考慮した適切な使用が重要です。対応アプリケーションでは劇的な性能向上が期待できます。