zig-simd - 評価

評価スケール

基本評価 (100点満点)

項目	配点	評価基準
コンパイル	10点	`zig build` でエラーなく完了
ベクトル加算	20点	正確性とSIMD使用
ドット積	25点	正確性とSIMD最適化
行列乗算	25点	正確性とSIMD実装
テスト	10点	エッジケース含む
コード品質	10点	可読性、最適化

ボーナス評価 (最大30点)

項目	配点
画像処理	10点
文字列検索	10点
ベンチマーク	10点

課題の目的

学習目標

SIMD概念の理解

- データ並列処理の原理 - ベクトル化の利点と制約

Zig の @Vector 型

- コンパイル時ベクトル化 - アーキテクチャ抽象化

性能最適化

- ベンチマーキング手法 - ボトルネック分析

習得スキル

SIMDプログラミングの基礎
数値計算の最適化
パフォーマンス測定と分析

評価手順

1. 正確性テスト

test "vector addition correctness" {
    const a = [_]f32{ 1.0, 2.0, 3.0, 4.0 };
    const b = [_]f32{ 5.0, 6.0, 7.0, 8.0 };
    var result: [4]f32 = undefined;

    vectorAddSimd(&a, &b, &result);

    try std.testing.expectApproxEqAbs(result[0], 6.0, 0.001);
    try std.testing.expectApproxEqAbs(result[1], 8.0, 0.001);
    try std.testing.expectApproxEqAbs(result[2], 10.0, 0.001);
    try std.testing.expectApproxEqAbs(result[3], 12.0, 0.001);
}

2. 性能テスト

# ベンチマーク実行
zig build bench

# 期待される出力例:
# vectorAdd (scalar): 1.23ms
# vectorAdd (SIMD):   0.31ms
# Speedup: 3.97x

3. SIMD使用確認

# 生成されたアセンブリを確認
zig build-exe src/simd.zig -O ReleaseFast --verbose-asm

# SIMD命令（addps, mulps等）の存在を確認

減点対象

項目	減点
計算誤差 > 0.001	-10点
SIMD未使用	-20点
境界チェック漏れ	-10点
メモリリーク	-15点

合格基準

マンダトリーパート: 80点以上
SIMD版はスカラー版より最低2倍高速であること