SIMD (Single Instruction, Multiple Data) ist eine Art von paralleler Rechentechnik, bei der eine einzige Anweisung auf mehrere Daten gleichzeitig angewendet wird. Im Kontext von Prozessoren bedeutet dies, dass eine einzige Anweisung gleichzeitig auf mehrere Elemente eines [[vektor|Vektors]] oder einer Matrix angewendet wird, anstatt jeden Datenpunkt einzeln zu verarbeiten.

SIMD wird häufig verwendet, um parallele Berechnungen in Anwendungen durchzuführen, die große Datenmengen verarbeiten müssen, wie z. B. Bildverarbeitung, Signalverarbeitung, 3D-Grafik und numerische Simulationen.

  * Beschleunigte Berechnungen: Durch die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Daten mit einer einzigen Anweisung können SIMD-Anweisungen die Leistung von Berechnungen erheblich verbessern.
  * Effiziente Nutzung von Prozessorressourcen: SIMD ermöglicht es, die parallele Rechenleistung moderner Prozessoren voll auszunutzen, indem mehrere Daten gleichzeitig verarbeitet werden, was die Auslastung der Rechenressourcen verbessert.
  * Reduzierter Speicherbedarf: Da SIMD-Anweisungen auf mehrere Daten gleichzeitig angewendet werden, kann dies den Bedarf an Zwischenspeichern und Speicherzugriffen reduzieren, was zu einer besseren Speicher- und Cache-Effizienz führt.
  * Verbesserte Energieeffizienz: Durch die Ausführung von Berechnungen mit weniger Anweisungen können SIMD-Anweisungen dazu beitragen, den Energieverbrauch zu reduzieren und die Energieeffizienz von Anwendungen zu verbessern.

SIMD wird in verschiedenen Architekturen wie Intel's SSE (Streaming SIMD Extensions), ARM NEON und IBM's AltiVec implementiert. Diese Architekturen bieten spezielle Register und Befehlssätze, die für die SIMD-Verarbeitung optimiert sind.