收官：出一份优化报告
对同一段遍历，交出一份完整报告：改前块数 / 改后块数 / 降了几倍 / 结果一致否。
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⚠️ 只看一个指标会挑错方向
两种改法：一种把访问次数减半（步长改成 2），一种把顺序改成逐行。用装载次数各评一次，看哪一种真的有用。
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合并两趟再优化一次
在逐行的基础上，把「求和」和「求最大值」两趟合成一趟。给出合并前后的搬运趟数和两个结果。
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优化一段真实的遍历
把逐列求和改成逐行，用计量器量出前后的块数，并验证结果一致。
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自己写：一个访问代价计量器
给一串下标，交出三样：访问次数 / 装载次数 / 浪费率（round 到两位，一个都没浪费就是 0.0）。
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优化前后的两个数
运行下面这段程序，填写它打印出来的结果。 BLK = 4 def loads(idxs): cur = -1 n = 0 for i in idxs: b =
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怎么算优化成功
一次内存访问优化算成功的判据是【0】。
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优化之前先做什么
着手优化内存访问之前，第一件该做的事是【0】。
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⚠️ SIMD 的前提是数据挨着
比较两种数据摆放：连着的 32 个 vs 步长为 4 取出来的 8 个。各自装载了几次、能凑几整排。
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自己写：算 SIMD 要几条指令
给数据个数和通道数，算出「几整排 / 剩几个 / 一共几条指令」（剩下的每个算一条）。
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