（这个问题可能正在调整＆＃34;没有软件推荐和＃34;规则;我理解为什么它可能会被关闭）。
在他们的论文 F_2 Lanczos revisited 中，Peterson和Monico给出了一个Lanczos算法的版本，用于在Z / 2Z上查找线性映射的核的子空间。如果我粗略地阅读他们的论文是正确的（无论是否显然不是SO的问题），所提出的算法需要多次迭代，这些迭代与所用机器的字大小成反比。作者使用64位字大小实现了他们的概念验证算法。
是否存在一种公开可用的算法实现，该算法利用宽SIMD字来实现（潜在的重要）加速？
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现有的实施方案是软件推荐。一个更有趣的问题是＆＃34;是否可以使用SIMD使这种算法运行得更快？＆＃34;从我对这篇论文的一瞥中，听起来SIMD正是他们所描述的（＆＃34;我们将64位机器字x分成八个子字......其中每个......是一个8位字＆＃34 ;）如果作者＆＃39;实施在某个地方是公开的，答案是＆＃34;是＆＃34;因为他们已经在使用它了。如果这个算法是用C / C ++或类似的东西编写的，那么即使没有手动指定如何拆分寄存器（也可以通过查看程序集来验证），优化编译器可能会很好地使用SIMD对其进行矢量化。在没有手动拆分寄存器的情况下以高级语言实现可能更为可取，因为编译器可以针对任何目标机器的字大小优化它。