我学习openMP并且凭借我有限的知识，将我的代码平行化了。我试图使用openMP矢量化技术改进此代码。但是在浏览相关阅读材料（link）时，我发现不可能对long double数据类型进行矢量化操作。有人可以提供有关其原因的信息，并建议除降低精度之外的解决方案吗？
链接中的内容如下：＆＃34;避免SIMD硬件中不支持的操作。在Linux上，（80位）长的算术加倍，而余数运算符“％”是SIMD硬件中不支持的操作的示例。 ＆＃34;
P.S。我使用INTEL C ++编译器16.0.2，INTEL XEON processsor和128位长矢量寄存器和Linux。我的数据类型大多是long double。
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x86指令集的SIMD指令仅支持32位和64位浮点运算（对16位浮点数的支持有限）。另外，即使有64位乘以64位到128位的标量整数指令（例如mulx），也没有相应的SIMD指令。许多人尝试过并且未能实现有效的128位整数x86 SIMD算法（multiplication和addition有一些例外）。没有通用的x86 SIMD整数除法指令。
然而，对于浮点数，使用double-double的高精度浮点SIMD操作取得了更大的成功。双精度具有106位精度，而64位精度具有80位长双精度。但并非每个C ++编译器都使用80位长的double。有些只使用双精度（例如MSVC），它只有54位精度，有些使用128位四精度，精度为113位，维基百科甚至声称，对于某些编译器，long double实现为double-double。
我描述了双重here的一些细节。请注意，double-double不是IEEE浮点类型，它具有一些不寻常的属性。此外，double-double的范围与double相同，因此只提高了精度。
与双倍相比，双倍的速度有多快？我从未测试过这个。但是我发现，在进行乘法和加法运算的平衡混合时，双倍运算要比双运算慢10倍。 long double肯定比double慢（除非它被实现为double）。但是既然你可以使用双倍的SIMD，但不能使用内置的长双倍，那么速度会随着SIMD宽度的增加而提高。所以2个双重操作SSE2,4个AVX，8个AVX512。
不要期望OpenMP的simd构建实现两倍。您需要自己实现或找到一个库。