嵌套 SIMD 谓词
"Performance-Aware Programming" 系列 Part 5 第 18 集，主题讲嵌套 SIMD 谓词（nested SIMD predicates）。SIMD 谓词本身在 AVX-512 等现代 ISA 里已是不太常用、被 mask 机制逐步替代的概念，能把它拆开讲清楚、还结合性能意识编程做视频拆解，对写性能敏感代码的人有实用价值。 短内容只给了系列目录和代码仓库链接，信息密度有限，但主题本身对工程读者有吸引力，属于垂直技术向可推荐内容。
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收藏SIMD 掩码寄存器
“Performance-Aware Programming”系列第5部分第17个视频，主题是 SIMD 掩码寄存器。页面本身只有系列导航和“Read more”提示，没有展开正文，信息量有限。 若完整视频或正文补充，对关注性能编程、SIMD 指令细节的读者会有较高价值，但当前短内容缺少直接可讨论的技术增量。
AI正在如何改变数学研究？
AI已从数学家的助手进化为独立做出重要新发现的主力，引发对形式数学学科未来的深层讨论。 podcast主持人Demetri Casey分析了2026年三例借助AI取得的高关注度数学成果，并探讨自动化程度加深将如何重塑整个数学研究范式。
一小时讲完520页：用快语速视频浓缩计算机历史论文
有人用TikTok式快语速录制了一小时视频，讲完520页Bjarne Stroustrup论文。原计划逐篇讲解后剪辑成系列视频，但仅Stroustrup论文就录了八小时以上，最终选择加速讲述、由Anna剪辑掉停顿。 视频本身是否有助于传递阅读大量史料的感觉，由观众判断。文末附有按出场顺序排列的完整参考文献列表。
AI 是好的研究助理吗？
Computer Enhance! 播客实测多个前沿 AI 模型，用复现一场历史研究主题演讲所需的核心文献查询来检验它们的实际表现。结果用于评估当前 AI 在深度历史研究中的可用性。
恶之根的根：一句编程名言的历史溯源
<p>延续去年的脚步我再次决定为今年的.上次，我的起点是伊万·萨瑟兰的<em>速写本</em>.这次，是那句话：“过早优化是万恶之源”。</p><p>当人们提到这个词时，通常想辩论它的正确用法，用它来论证观点，或者猜测是哪位传奇计算机科学人物创造了它。在这次新演讲中，<em>万恶之源</em>我什么都不做。</p><p>相反，我尽量尽可能完整地描绘导致该短语诞生的具体情况。我越是研究相关历史人物，就越相信如果不了解他们每个人的故事，你无法真正理解原义的所有细微差别：你要么解读过多，要么解读得太少，错过正确运用它所需的细微理解。</p><p>所以，如果你曾经好奇“过早优化是万恶之源”是什么意思。<em>真的</em>意思——或者好奇为什么一位著名程序员会说出这句话——我希望你能和我一起，再次深入计算机科学历史，去寻找<em>万恶之源！</em></p><h3>影片制作人员</h3><p>演讲中使用的几乎所有照片都来自.这些作品既归功于兰德尔，也归功于他的同时代人罗伯特·麦克卢尔。<br><br>兰德尔实际上在正式讲座中短暂出现——他是迪克斯特拉在引发事件中的主要对话者。<em>GOTO 被认为有害</em>.</p><p>不幸的是，在我写这些致谢时，托管Brian页面的服务器似乎遇到了SSL证书问题。这是一个很棒的页面，配有罕见的历史照片，希望问题能尽快解决！<br><br>如果还不好，你可以尝试访问页面的备份版本.</p><p>剩余照片：唐纳德·克努斯书籍的照片由，以及 可获得的.…</p>
性能编程问答第87期：缓存、抽象与代码评估
Computer Enhance 频道发布第87期问答视频，涵盖性能编程多个话题：早期抽象的利弊、内存/缓存对实际性能的影响、游戏开发中堆数据结构的真实使用情况、CPU L1/L2缓存命中行为、AI公司训练版权内容的伦理问题，以及开发者如何客观评估自己代码质量。
用 turns 替代弧度更优
用 turns（一圈=1.0）替代弧度写三角函数，能省掉 pi/tau 的无意义乘除。文章从 Godot 引擎源码和 AVX2 sin 实现入手，指出调用方乘 tau、库内部乘 4/pi 互相抵消，既浪费一次乘法又损失精度——90度在 turns 下是 0.25，精确表示不需要任何尾数位。 CUDA 已有 sincospi 内建函数支持半圈参数，迁移成本很低。 
成功之坑：让非专家也能默认写出高性能软件
<p>我制作的大部分材料<em>计算机增强</em>专注于软件性能的编程方面。那制度层面呢？你如何在组织内部提高对绩效问题的关注？在项目的哪些阶段，表演专家最有用？<br><br>软件开发最初是什么时候失去对性能的重视的？</p><p>在这次采访中我们讨论的正是这些问题。他在Microsoft的大部分职业生涯中都致力于直接或间接地解决性能问题。在开发C# CLR期间，他创造了“成功坑”一词，表达平台开发者设计API的需求，使非专家也能创建默认性能良好的软件。</p><p>里科在这段一个半小时的采访中带我了解了那一集以及更多精彩内容。</p><p><em>如果你对软件性能感兴趣，你来对地方了。计算机增强是每周新增更多表演节目内容。请点击这里查看我们的免费和付费订阅选项：</em></p><p></p><p></p><p>除了关注他在X上的关注，里科还不时发布关于表演的帖子.你也可以在.</p>
x64 CMPPS/PD 立即数背后的模式
<p>虽然我不能说这对实际用途有影响，但我不止一次好奇英特尔是如何制作出这张表的：</p><p>如果你理解<code>cmpps</code>以及<code>cmppd</code>指令。首先，你选择八种不同的比较之一：相等、小于、小于或等、总是假、不等、大于或等、大于和、永远为真。<br><br>然后，你可以选择是否希望这种比较成为信号.最后，你选择让NaN作为真值还是假值通过（这里称为“无序”比较与“有序”比较）。</p><p>做出这三个决定后，你将它们合并，选择与你选择相对应的即时值。八种可能的比较，信号与否乘以两次，有序或非信号乘以两次，总共三十二个不同的数值。<br><br>太好了！这正是表格中数量的数字。一切都核实正常。</p><p>但英特尔是如何选择将哪种即时比特组合映射到哪一组选择的呢？天真地说，人们可能会以为每当比较信号时，位元就会被设定。如果比较是无序的，另一个可能会被设置。<br><br>诸如此类。</p><p>在某种程度上，这似乎确实如此。0H、8H、10H和18H代码用于四种可能的比较。这意味着第4和第5位必须分别编码排序和信令，对吗？</p><p>那么，0H，其中第四位未被设定，是一个有序等于。8H，其中第4位被设定为无序等于。所以第四位必须编码无序比较。</p><p>但等等——4H，它会<em>不是</em>设第四位，是无序非等式。CH，也就是<em>雌鸟</em>第四位是有序版本！所以这个位子在这里似乎编码的是相反的情况。</p><p>这种模式无论你看数值时都会持续。你可以找到<em>什么东西</em>就像比特之间的关系，但从来不是你想象的那样。</p><p>最近，我问了《The Internet》有没有人知道这里…</p>
SIMD 谓词：用比较指令替代条件分支
用专用比较指令把 if/else 分支翻译成 SIMD 代码，属于 Performance-Aware Programming 系列的第15集视频课程，配套代码仓库已开源。 
无分支绝对值计算：用位运算替代条件判断
用位运算直接操作底层比特模式来计算绝对值，绕过条件分支。这是 Computer, Enhance! 性能编程系列的第14集，属于付费内容。 
What New Jobs?
Appeals to prior technological revolutions are often used to assuage fears that AI will lead to widespread unemployment. Yes, you may lose your job because of AI, but eventually you'll get a different...
Three Steps from Scalar to SIMD
This is the thirteenth video in Part 5 of the Performance-Aware Programming series. Please see the Table of Contents to quickly navigate through the rest of the course as it is updated, and the code r...
Why AI Companies Need Scale
AI companies seem fixated on scaling. From massive marketing budgets to supply-chain-altering datacenter plans, the drive to scale appears to be more urgent and aggressive than in any tech boom that c...
Let's Decode the Mystery Bytes!
Last month, I posted Let’s Answer Ray’s Question! - a video where we looked at the memory behavior of two different compilations of the same program. I ended that video by saying that if you could rea...
Will AI End the Open Internet?
With previously open source projects going closed, and artists increasingly concerned about posting their work online, is AI reversing the internet’s long-established trend toward openness? In this si...
Q&A #86 (2026-06-10)
In each Q&A video, I answer questions from the comments on the previous Q&A video, which can be from any part of the course. For those wondering what the name of the audio API was that made me go “I c...
Intuitive Random Selection (with Marc LeBlanc)
Suppose you want to pick a random element from a set that is difficult to iterate. Perhaps the candidate elements are embedded in a spatial hierarchy, and only determined by a complex predicate. One o...