<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Simd on Hammer's Blog</title><link>https://lkic1625.github.io/blog/simd/</link><description>Recent content in Simd on Hammer's Blog</description><generator>Hugo</generator><language>ko-kr</language><copyright>© 조원빈 - All rights reserved</copyright><lastBuildDate>Fri, 18 Sep 2026 13:41:12 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://lkic1625.github.io/blog/simd/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>SIMD와 Vectorized Execution</title><link>https://lkic1625.github.io/simd-vectorized-execution/</link><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 13:41:12 +0900</pubDate><guid>https://lkic1625.github.io/simd-vectorized-execution/</guid><description>&lt;h2 id="introduction">Introduction&lt;/h2>
&lt;p>SIMD란 &lt;strong>Single Instruction, Multiple Data&lt;/strong>의 줄임말이다. 하나의 연산을 동시에 작업하는 방식이다. 이러한 연산 방식은 현재 데이터베이스 시스템에서도 매우 유용하게 사용될 수 있다. 이에 대해서 알아보자.&lt;/p>
&lt;h2 id="simd">SIMD&lt;/h2>
&lt;p>SIMD 연산은 아주 기본적인 출발점부터 시작한다. 예를 들어 간단한 스칼라 연산을 여러번 반복하는 loop가 있다면 해당 loop는 당연하게도 해당 데이터를 가져오고, 비교하는 연산을 수행한다. 하지만 만약, AVX2의 256-bit register에 &lt;code>int32&lt;/code>를 넣을 시에는 8개의 데이터를 동시에 연산할 수 있을 것이다. 이것이 SIMD 연산의 개괄이다. 물론, 실제로는 8배로 빨라지진 않는다. 데이터를 DRAM에서 가져오고 처리하는 데에 드는 추가적인 병목이 있기 때문이다.&lt;/p></description></item></channel></rss>