<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>性能 on 知识铺的博客</title>
    <link>https://index.zshipu.com/geek/tags/%E6%80%A7%E8%83%BD/</link>
    <description>Recent content in 性能 on 知识铺的博客</description>
    <generator>Hugo -- gohugo.io</generator>
    <language>zh-CN</language>
    <lastBuildDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://index.zshipu.com/geek/tags/%E6%80%A7%E8%83%BD/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Go 1.27 SIMD 性能实测：缓存内数据与 NumPy 持平</title>
      <link>https://index.zshipu.com/geek/post/20260820/Go-1.27-SIMD-%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%AE%9E%E6%B5%8B%E7%BC%93%E5%AD%98%E5%86%85%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%8E-NumPy-%E6%8C%81%E5%B9%B3/</link>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://index.zshipu.com/geek/post/20260820/Go-1.27-SIMD-%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%AE%9E%E6%B5%8B%E7%BC%93%E5%AD%98%E5%86%85%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%8E-NumPy-%E6%8C%81%E5%B9%B3/</guid>
      <description>Go 1.27 在标准库中引入了实验性的 simd 包，但大多数文章只介绍 API，很少提及实际性能提升。开发者 Efraín Garay 针对一个具体的向量搜索任务，对比了 Go 的 SIMD 实现与 NumPy 的性能，结果发现关键因素并非语言或库，而是数据是否适合 CPU 缓存。 测试设置 测试任务是一个说话人搜索索引：346,000 个 192 维向量，每次</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
