Module core::arch::wasm64

🔬This is a nightly-only experimental API. (simd_wasm64 #90599)

Available on WebAssembly only.

特定于平台的用于 wasm64 平台的内部函数。

有关更多详细信息，请参见 模块级文档。

Structs

• v128target_family="wasm"
  特定于 WASM 的 128 位宽 SIMD vector 类型。

Functions

• f32x4_relaxed_maddExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  使用一次舍入或两次舍入计算 a * b + c。
• f32x4_relaxed_maxExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  f32x4_max 的宽松版本，即 f32x4_max 或 f32x4_pmax。
• f32x4_relaxed_minExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  f32x4_min 的宽松版本，即 f32x4_min 或 f32x4_pmin。
• f32x4_relaxed_nmaddExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  使用一次舍入或两次舍入计算 -a * b + c。
• f64x2_relaxed_maddExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  使用一次舍入或两次舍入计算 a * b + c。
• f64x2_relaxed_maxExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  f64x2_max 的宽松版本，即 f64x2_max 或 f64x2_pmax。
• f64x2_relaxed_minExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  f64x2_min 的宽松版本，即 f64x2_min 或 f64x2_pmin。
• f64x2_relaxed_nmaddExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  使用一次舍入或两次舍入计算 -a * b + c。
• i8x16_relaxed_laneselectExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  v128_bitselect 的宽松版本，其中它的行为与 v128_bitselect 相同或检查每个 lane m 的高位，如果该位为 1，则选择 a 的相应 lane，如果为零，则选择 b 的 lane。
• i8x16_relaxed_swizzleExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  i8x16_swizzle(a, s) 的轻松版本，它使用 s 中的索引从 a 中选择 lanes。
• i16x8_relaxed_dot_i8x16_i7x16Experimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  轻松的点积指令。
• i16x8_relaxed_laneselectExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  v128_bitselect 的宽松版本，其中它的行为与 v128_bitselect 相同或检查每个 lane m 的高位，如果该位为 1，则选择 a 的相应 lane，如果为零，则选择 b 的 lane。
• i16x8_relaxed_q15mulrExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  i16x8_relaxed_q15mulr 的宽松版本，如果两个 lanes 都是 i16::MIN，则结果是 i16::MIN 或 i16::MAX。
• i32x4_relaxed_dot_i8x16_i7x16_addExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  与 i16x8_relaxed_dot_i8x16_i7x16 类似，不同之处在于中间 i16x8 结果被馈送到 i32x4_extadd_pairwise_i16x8，然后 i32x4_add 将值 c 添加到结果中。
• i32x4_relaxed_laneselectExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  v128_bitselect 的宽松版本，其中它的行为与 v128_bitselect 相同或检查每个 lane m 的高位，如果该位为 1，则选择 a 的相应 lane，如果为零，则选择 b 的 lane。
• i32x4_relaxed_trunc_f32x4Experimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  i32x4_trunc_sat_f32x4(a) 的宽松版本将 a 的 f32 lanes 转换为带符号的 32 位整数。
• i32x4_relaxed_trunc_f64x2_zeroExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  i32x4_trunc_sat_f64x2_zero(a) 的宽松版本将 a 的 f64 lanes 转换为带符号的 32 位整数，并且高两个 lanes 为零。
• i64x2_relaxed_laneselectExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  v128_bitselect 的宽松版本，其中它的行为与 v128_bitselect 相同或检查每个 lane m 的高位，如果该位为 1，则选择 a 的相应 lane，如果为零，则选择 b 的 lane。
• memory_atomic_notify^⚠Experimentaltarget_family="wasm" and atomics
  对应 wasm 的 memory.atomic.notify 指令
• memory_atomic_wait32^⚠Experimentaltarget_family="wasm" and atomics
  对应 wasm 的 memory.atomic.wait32 指令
• memory_atomic_wait64^⚠Experimentaltarget_family="wasm" and atomics
  对应 wasm 的 memory.atomic.wait64 指令
• u32x4_relaxed_trunc_f32x4Experimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  u32x4_trunc_sat_f32x4(a) 的宽松版本将 a 的 f32 lanes 转换为无符号 32 位整数。
• u32x4_relaxed_trunc_f64x2_zeroExperimentaltarget_family="wasm" and relaxed-simd
  u32x4_trunc_sat_f64x2_zero(a) 的宽松版本将 a 的 f64 lanes 转换为无符号 32 位整数，并且高两个 lanes 为零。
• f32x4target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• f32x4_abstarget_family="wasm" and simd128
  计算一个 128 位 vector 的每个 lane 的绝对值，该绝对值解释为四个 32 位浮点数。
• f32x4_addtarget_family="wasm" and simd128
  Lane 两个 128 位 vectors 的加法被解释为四个 32 位浮点数。
• f32x4_ceiltarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 舍入到不小于输入的最近整数值。
• f32x4_convert_i32x4target_family="wasm" and simd128
  将解释为四个 32 位有符号整数的 128 位 vector 转换为 四个 32 位浮点数的 128 位 vector。
• f32x4_convert_u32x4target_family="wasm" and simd128
  将解释为四个 32 位无符号整数的 128 位 vector 转换为 四个 32 位浮点数的 128 位 vector。
• f32x4_demote_f64x2_zerotarget_family="wasm" and simd128
  将结果的两个双精度浮点 lanes 转换为两个较低的单精度 lanes。 结果的两个较高 lane 被初始化为零。 如果转换结果不能表示为单精度浮点数，则将其四舍五入为最接近的偶数可表示数。
• f32x4_divtarget_family="wasm" and simd128
  两个 128 位 vectors 的 Lane 除法解释为四个 32 位浮点数。
• f32x4_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f32x4_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 4 个包装的 f32 数字的 128 位 vector 中提取 lane。
• f32x4_floortarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 舍入到不大于输入的最近整数值。
• f32x4_getarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f32x4_gttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f32x4_letarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f32x4_lttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f32x4_maxtarget_family="wasm" and simd128
  计算两个 128 位 vectors 的 lane 最小值，解释为四个 32 位浮点数。
• f32x4_mintarget_family="wasm" and simd128
  计算两个 128 位 vectors 的 lane 最小值，解释为四个 32 位浮点数。
• f32x4_multarget_family="wasm" and simd128
  两个 128 位 vectors 的 Lane 乘法被解释为四个 32 位浮点数。
• f32x4_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f32x4_nearesttarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 舍入到最接近的整数值； 如果两个值相等，则舍入到偶数。
• f32x4_negtarget_family="wasm" and simd128
  对解释为四个 32 位浮点数的 128 位向量的每个 lane 求反。
• f32x4_pmaxtarget_family="wasm" and simd128
  lane-wise 最大值，定义为 a < b ? b : a
• f32x4_pmintarget_family="wasm" and simd128
  lane-wise 最小值，定义为 b < a ? b : a
• f32x4_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 4 个包装的 f32 编号的 128 位 vector 替换一个 lane。
• f32x4_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• f32x4_sqrttarget_family="wasm" and simd128
  计算一个 128 位 vector 的每个 lane 的平方根，该 vector 解释为四个 32 位浮点数。
• f32x4_subtarget_family="wasm" and simd128
  两个 128 位 vectors 的 Lane 减法被解释为四个 32 位浮点数。
• f32x4_trunctarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 舍入到最接近的整数值，幅度不大于输入。
• f64x2target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• f64x2_abstarget_family="wasm" and simd128
  计算被解释为两个 64 位浮点数的 128 位 vector 的每个 lane 的绝对值。
• f64x2_addtarget_family="wasm" and simd128
  两个 128 位 vectors 的 Lane 方式相加被解释为两个 64 位浮点数。
• f64x2_ceiltarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 舍入到不小于输入的最近整数值。
• f64x2_convert_low_i32x4target_family="wasm" and simd128
  从整数到浮点的按 lane-wise 转换。
• f64x2_convert_low_u32x4target_family="wasm" and simd128
  从整数到浮点的按 lane-wise 转换。
• f64x2_divtarget_family="wasm" and simd128
  两个 128 位 vectors 的 Lane 方式除法被解释为两个 64 位浮点数。
• f64x2_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 2 个 64 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f64x2_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 2 个包装的 f64 编号的 128 位 vector 中提取 lane。
• f64x2_floortarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 舍入到不大于输入的最近整数值。
• f64x2_getarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 2 个 64 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f64x2_gttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 2 个 64 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f64x2_letarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 2 个 64 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f64x2_lttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 2 个 64 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f64x2_maxtarget_family="wasm" and simd128
  计算两个 128 位 vectors 的 lane 最大值，解释为两个 64 位浮点数。
• f64x2_mintarget_family="wasm" and simd128
  计算两个 128 位 vectors 的 lane 最小值，解释为两个 64 位浮点数。
• f64x2_multarget_family="wasm" and simd128
  两个 128 位 vectors 的 Lane 乘法被解释为两个 64 位浮点数。
• f64x2_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 2 个 64 位浮点数的两个 vectors 一样。
• f64x2_nearesttarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 舍入到最接近的整数值； 如果两个值相等，则舍入到偶数。
• f64x2_negtarget_family="wasm" and simd128
  取反解释为两个 64 位浮点数的 128 位 vector 的每个 lane。
• f64x2_pmaxtarget_family="wasm" and simd128
  lane-wise 最大值，定义为 a < b ? b : a
• f64x2_pmintarget_family="wasm" and simd128
  lane-wise 最小值，定义为 b < a ? b : a
• f64x2_promote_low_f32x4target_family="wasm" and simd128
  将两个较低的单精度浮点 lanes 转换为结果的两个双精度 lanes。
• f64x2_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从一个解释为 2 包装的 f64 编号的 128 位 vector 替换一个 lane。
• f64x2_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• f64x2_sqrttarget_family="wasm" and simd128
  计算一个 128 位 vector 的每个 lane 的平方根，该 vector 解释为两个 64 位浮点数。
• f64x2_subtarget_family="wasm" and simd128
  两个 128 位 vectors 的 Lane 减法被解释为两个 64 位浮点数。
• f64x2_trunctarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 舍入到最接近的整数值，幅度不大于输入。
• i8x16target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• i8x16_abstarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 包装绝对值。
• i8x16_addtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的 16 个 8 位整数一样。
• i8x16_add_sattarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的 16 个 8 位有符号整数一样，在溢出到 i8::MAX 时会饱和。
• i8x16_all_truetarget_family="wasm" and simd128
  如果所有 lanes 都不为零，则返回 true，否则返回 false。
• i8x16_bitmasktarget_family="wasm" and simd128
  提取 a 中每个 lane 的高位并生成一个所有位连接的标量掩码。
• i8x16_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位整数的两个 vectors 一样。
• i8x16_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 16 个包装的 i8 数字的 128 位 vector 中提取 lane。
• i8x16_getarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位有符号整数的两个 vectors 一样。
• i8x16_gttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位有符号整数的两个 vectors 一样。
• i8x16_letarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位有符号整数的两个 vectors 一样。
• i8x16_lttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位有符号整数的两个 vectors 一样。
• i8x16_maxtarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 有符号整数，并返回每对的最大值。
• i8x16_mintarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 有符号整数，并返回每对中的最小值。
• i8x16_narrow_i16x8target_family="wasm" and simd128
  通过使每个 lane 变窄，将两个输入 vectors 转换为较小的 lane vector。
• i8x16_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位整数的两个 vectors 一样。
• i8x16_negtarget_family="wasm" and simd128
  对解释为 16 个 8 位有符号整数的 128 位 vectors 求反
• i8x16_popcnttarget_family="wasm" and simd128
  计算每个 lane 内设置为 1 的位数。
• i8x16_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  替换 128 位 vector 中的 lane，该 lane 被解释为 16 个包装的 i8 数字。
• i8x16_shltarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向左移动指定的位数。
• i8x16_shrtarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向右移动指定的位数，并扩展符号。
• i8x16_shuffletarget_family="wasm" and simd128
  返回一个新的 vector，其 lanes 从 16 个 immediate 操作数中指定的两个输入 vectors $a 和 $b 的 lanes 中选择。
• i8x16_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• i8x16_subtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的 16 个 8 位整数一样。
• i8x16_sub_sattarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的 16 个 8 位有符号整数一样，在溢出到 i8::MIN 时会饱和。
• i8x16_swizzletarget_family="wasm" and simd128
  返回带有从第二个输入 vector s 中指定的第一个输入 vector a 的 lanes 中选择的 lanes 的新 vector。
• i16x8target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• i16x8_abstarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 包装绝对值。
• i16x8_addtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的八个 16 位整数一样。
• i16x8_add_sattarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的八个 16 位有符号整数一样，在溢出到 i16::MAX 时会饱和。
• i16x8_all_truetarget_family="wasm" and simd128
  如果所有 lanes 都不为零，则返回 true，否则返回 false。
• i16x8_bitmasktarget_family="wasm" and simd128
  提取 a 中每个 lane 的高位并生成一个所有位连接的标量掩码。
• i16x8_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位整数的两个 vectors 一样。
• i16x8_extadd_pairwise_i8x16target_family="wasm" and simd128
  整数扩展成对加法产生扩展结果 (比输入宽两倍的结果)。
• i16x8_extadd_pairwise_u8x16target_family="wasm" and simd128
  整数扩展成对加法产生扩展结果 (比输入宽两倍的结果)。
• i16x8_extend_high_i8x16target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的高一半转换为较大 lane vector，并对其进行符号扩展。
• i16x8_extend_high_u8x16target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的高一半转换为较大 lane vector，扩展为零。
• i16x8_extend_low_i8x16target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的下半部分转换为较大 lane vector，并扩展符号。
• i16x8_extend_low_u8x16target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的下半部分转换为较大 lane vector，扩展为零。
• i16x8_extmul_high_i8x16target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i16x8_extmul_high_u8x16target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i16x8_extmul_low_i8x16target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i16x8_extmul_low_u8x16target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i16x8_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 8 个包装的 i16 数字的 128 位 vector 中提取 lane。
• i16x8_getarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位带符号整数的两个 vectors 一样。
• i16x8_gttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位带符号整数的两个 vectors 一样。
• i16x8_letarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位带符号整数的两个 vectors 一样。
• i16x8_load_extend_i8x8^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载 8 个 8 位整数，并将每个符号扩展到 16 位 lane
• i16x8_load_extend_u8x8^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载 8 个 8 位整数，零加载每个整数至 16 位 lane
• i16x8_lttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位带符号整数的两个 vectors 一样。
• i16x8_maxtarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 有符号整数，并返回每对的最大值。
• i16x8_mintarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 有符号整数，并返回每对中的最小值。
• i16x8_multarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相乘，就好像它们是两个包装的八个 16 位有符号整数一样。
• i16x8_narrow_i32x4target_family="wasm" and simd128
  通过使每个 lane 变窄，将两个输入 vectors 转换为较小的 lane vector。
• i16x8_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位整数的两个 vectors 一样。
• i16x8_negtarget_family="wasm" and simd128
  对解释为八个 16 位有符号整数的 128 位 vectors 求反
• i16x8_q15mulr_sattarget_family="wasm" and simd128
  Q15 格式的 lane-wise 饱和舍入乘法。
• i16x8_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 8 个包装的 i16 编号的 128 位 vector 替换一个 lane。
• i16x8_shltarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向左移动指定的位数。
• i16x8_shrtarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向右移动指定的位数，并扩展符号。
• i16x8_shuffletarget_family="wasm" and simd128
  与 i8x16_shuffle 相同，只是操作起来好像输入是八个 16 位整数，仅需 8 个索引即可重排。
• i16x8_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• i16x8_subtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的八个 16 位整数一样。
• i16x8_sub_sattarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的八个 16 位有符号整数一样，在溢出到 i16::MIN 时会饱和。
• i32x4target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• i32x4_abstarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 包装绝对值。
• i32x4_addtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的四个 32 位整数一样。
• i32x4_all_truetarget_family="wasm" and simd128
  如果所有 lanes 都不为零，则返回 true，否则返回 false。
• i32x4_bitmasktarget_family="wasm" and simd128
  提取 a 中每个 lane 的高位并生成一个所有位连接的标量掩码。
• i32x4_dot_i16x8target_family="wasm" and simd128
  在两个输入 vectors 中按 lane-wise 乘以带符号的 16 位整数，并将完整的 32 位结果的相邻对相加。
• i32x4_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位整数的两个 vectors 一样。
• i32x4_extadd_pairwise_i16x8target_family="wasm" and simd128
  整数扩展成对加法产生扩展结果 (比输入宽两倍的结果)。
• i32x4_extadd_pairwise_u16x8target_family="wasm" and simd128
  整数扩展成对加法产生扩展结果 (比输入宽两倍的结果)。
• i32x4_extend_high_i16x8target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的高一半转换为较大 lane vector，并对其进行符号扩展。
• i32x4_extend_high_u16x8target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的高一半转换为较大 lane vector，扩展为零。
• i32x4_extend_low_i16x8target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的下半部分转换为较大 lane vector，并扩展符号。
• i32x4_extend_low_u16x8target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的下半部分转换为较大 lane vector，扩展为零。
• i32x4_extmul_high_i16x8target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i32x4_extmul_high_u16x8target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i32x4_extmul_low_i16x8target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i32x4_extmul_low_u16x8target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i32x4_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 4 个包装的 i32 数字的 128 位 vector 中提取 lane。
• i32x4_getarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位有符号整数的两个 vectors 一样。
• i32x4_gttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位有符号整数的两个 vectors 一样。
• i32x4_letarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位有符号整数的两个 vectors 一样。
• i32x4_load_extend_i16x4^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载四个 16 位整数，并将每个符号扩展到 32 位 lane
• i32x4_load_extend_u16x4^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载四个 16 位整数，零加载一个整数到 32 位 lane
• i32x4_lttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位有符号整数的两个 vectors 一样。
• i32x4_maxtarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 有符号整数，并返回每对的最大值。
• i32x4_mintarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 有符号整数，并返回每对中的最小值。
• i32x4_multarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相乘，就好像它们是两个包装的四个 32 位有符号整数一样。
• i32x4_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位整数的两个 vectors 一样。
• i32x4_negtarget_family="wasm" and simd128
  对解释为四个 32 位有符号整数的 128 位 vectors 求反
• i32x4_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 4 个包装的 i32 编号的 128 位 vector 替换一个 lane。
• i32x4_shltarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向左移动指定的位数。
• i32x4_shrtarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向右移动指定的位数，并扩展符号。
• i32x4_shuffletarget_family="wasm" and simd128
  与 i8x16_shuffle 相同，但操作时如同输入为 4 32 位整数，仅需 4 个索引即可重排。
• i32x4_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• i32x4_subtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的四个 32 位整数一样。
• i32x4_trunc_sat_f32x4target_family="wasm" and simd128
  将解释为四个 32 位浮点数的 128 位 vector 转换为包含四个 32 位带符号整数的 128 位 vector。
• i32x4_trunc_sat_f64x2_zerotarget_family="wasm" and simd128
  使用 IEEE convertToIntegerTowardZero 函数将两个双精度浮点 lanes 饱和转换为两个较低的整数 lanes。
• i64x2target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• i64x2_abstarget_family="wasm" and simd128
  按 lane-wise 包装绝对值。
• i64x2_addtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的两个 64 位整数一样。
• i64x2_all_truetarget_family="wasm" and simd128
  如果所有 lanes 都不为零，则返回 true，否则返回 false。
• i64x2_bitmasktarget_family="wasm" and simd128
  提取 a 中每个 lane 的高位并生成一个所有位连接的标量掩码。
• i64x2_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是两个 64 位整数的两个 vectors。
• i64x2_extend_high_i32x4target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的高一半转换为较大 lane vector，并对其进行符号扩展。
• i64x2_extend_high_u32x4target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的高一半转换为较大 lane vector，扩展为零。
• i64x2_extend_low_i32x4target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的下半部分转换为较大 lane vector，并扩展符号。
• i64x2_extend_low_u32x4target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的下半部分转换为较大 lane vector，扩展为零。
• i64x2_extmul_high_i32x4target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i64x2_extmul_high_u32x4target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i64x2_extmul_low_i32x4target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i64x2_extmul_low_u32x4target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• i64x2_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 2 个包装的 i64 编号的 128 位 vector 中提取 lane。
• i64x2_getarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是两个 64 位有符号整数的两个 vectors。
• i64x2_gttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是两个 64 位有符号整数的两个 vectors。
• i64x2_letarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是两个 64 位有符号整数的两个 vectors。
• i64x2_load_extend_i32x2^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载两个 32 位整数并将每个符号扩展到 64 位 lane
• i64x2_load_extend_u32x2^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载两个 32 位整数，零加载每个整数到 64 位 lane
• i64x2_lttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是两个 64 位有符号整数的两个 vectors。
• i64x2_multarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相乘，就好像它们是两个包装的两个 64 位整数一样。
• i64x2_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是两个 64 位整数的两个 vectors。
• i64x2_negtarget_family="wasm" and simd128
  对解释为两个 64 位有符号整数的 128 位 vectors 求反
• i64x2_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从一个解释为 2 个包装的 i64 编号的 128 位 vector 替换一个 lane。
• i64x2_shltarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向左移动指定的位数。
• i64x2_shrtarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向右移动指定的位数，并扩展符号。
• i64x2_shuffletarget_family="wasm" and simd128
  与 i8x16_shuffle 相同，但操作时就像输入是两个 64 位整数，仅需 2 个索引即可重排。
• i64x2_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• i64x2_subtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的两个 64 位整数一样。
• memory_growtarget_family="wasm"
  对应 wasm 的 memory.grow 指令
• memory_sizetarget_family="wasm"
  对应 wasm 的 memory.size 指令
• u8x16target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• u8x16_addtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的 16 个 8 位整数一样。
• u8x16_add_sattarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的 16 个 8 位无符号整数一样，在溢出到 u8::MAX 时会饱和。
• u8x16_all_truetarget_family="wasm" and simd128
  如果所有 lanes 都不为零，则返回 true，否则返回 false。
• u8x16_avgrtarget_family="wasm" and simd128
  lane-wise 舍入平均值。
• u8x16_bitmasktarget_family="wasm" and simd128
  提取 a 中每个 lane 的高位并生成一个所有位连接的标量掩码。
• u8x16_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位整数的两个 vectors 一样。
• u8x16_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 16 个包装的 u8 数字的 128 位 vector 中提取一个 lane。
• u8x16_getarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u8x16_gttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u8x16_letarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u8x16_lttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u8x16_maxtarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 无符号整数，并返回每对的最大值。
• u8x16_mintarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 无符号整数，并返回每对中的最小值。
• u8x16_narrow_i16x8target_family="wasm" and simd128
  通过使每个 lane 变窄，将两个输入 vectors 转换为较小的 lane vector。
• u8x16_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 16 个 8 位整数的两个 vectors 一样。
• u8x16_popcnttarget_family="wasm" and simd128
  计算每个 lane 内设置为 1 的位数。
• u8x16_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 16 个包装的 u8 数字的 128 位 vector 替换一个 lane。
• u8x16_shltarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向左移动指定的位数。
• u8x16_shrtarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向右移动指定的位数，以零为单位。
• u8x16_shuffletarget_family="wasm" and simd128
  返回一个新的 vector，其 lanes 从 16 个 immediate 操作数中指定的两个输入 vectors $a 和 $b 的 lanes 中选择。
• u8x16_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• u8x16_subtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的 16 个 8 位整数一样。
• u8x16_sub_sattarget_family="wasm" and simd128
  减去两个 128 位 vectors，就好像它们是两个包装的 16 个 8 位无符号整数，溢出时饱和到 0.
• u8x16_swizzletarget_family="wasm" and simd128
  返回带有从第二个输入 vector s 中指定的第一个输入 vector a 的 lanes 中选择的 lanes 的新 vector。
• u16x8target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• u16x8_addtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的八个 16 位整数一样。
• u16x8_add_sattarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的八个 16 位无符号整数一样，在溢出到 u16::MAX 时会饱和。
• u16x8_all_truetarget_family="wasm" and simd128
  如果所有 lanes 都不为零，则返回 true，否则返回 false。
• u16x8_avgrtarget_family="wasm" and simd128
  lane-wise 舍入平均值。
• u16x8_bitmasktarget_family="wasm" and simd128
  提取 a 中每个 lane 的高位并生成一个所有位连接的标量掩码。
• u16x8_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位整数的两个 vectors 一样。
• u16x8_extadd_pairwise_u8x16target_family="wasm" and simd128
  整数扩展成对加法产生扩展结果 (比输入宽两倍的结果)。
• u16x8_extend_high_u8x16target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的高一半转换为较大 lane vector，扩展为零。
• u16x8_extend_low_u8x16target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的下半部分转换为较大 lane vector，扩展为零。
• u16x8_extmul_high_u8x16target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• u16x8_extmul_low_u8x16target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• u16x8_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 8 个包装的 u16 数字的 128 位 vector 中提取一个 lane。
• u16x8_getarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u16x8_gttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u16x8_letarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u16x8_load_extend_u8x8^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载 8 个 8 位整数，零加载每个整数至 16 位 lane
• u16x8_lttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u16x8_maxtarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 无符号整数，并返回每对的最大值。
• u16x8_mintarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 无符号整数，并返回每对中的最小值。
• u16x8_multarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相乘，就好像它们是两个包装的八个 16 位有符号整数一样。
• u16x8_narrow_i32x4target_family="wasm" and simd128
  通过使每个 lane 变窄，将两个输入 vectors 转换为较小的 lane vector。
• u16x8_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 8 个 16 位整数的两个 vectors 一样。
• u16x8_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 8 个包装的 u16 数字的 128 位 vector 替换一个 lane。
• u16x8_shltarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向左移动指定的位数。
• u16x8_shrtarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向右移动指定的位数，以零为单位。
• u16x8_shuffletarget_family="wasm" and simd128
  与 i8x16_shuffle 相同，只是操作起来好像输入是八个 16 位整数，仅需 8 个索引即可重排。
• u16x8_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• u16x8_subtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的八个 16 位整数一样。
• u16x8_sub_sattarget_family="wasm" and simd128
  减去两个 128 位 vectors，就好像它们是两个包装的八个 16 位无符号整数，溢出时饱和到 0.
• u32x4target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• u32x4_addtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的四个 32 位整数一样。
• u32x4_all_truetarget_family="wasm" and simd128
  如果所有 lanes 都不为零，则返回 true，否则返回 false。
• u32x4_bitmasktarget_family="wasm" and simd128
  提取 a 中每个 lane 的高位并生成一个所有位连接的标量掩码。
• u32x4_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位整数的两个 vectors 一样。
• u32x4_extadd_pairwise_u16x8target_family="wasm" and simd128
  整数扩展成对加法产生扩展结果 (比输入宽两倍的结果)。
• u32x4_extend_high_u16x8target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的高一半转换为较大 lane vector，扩展为零。
• u32x4_extend_low_u16x8target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的下半部分转换为较大 lane vector，扩展为零。
• u32x4_extmul_high_u16x8target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• u32x4_extmul_low_u16x8target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• u32x4_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 4 个包装的 u32 数字的 128 位 vector 中提取一个 lane。
• u32x4_getarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u32x4_gttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u32x4_letarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u32x4_load_extend_u16x4^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载四个 16 位整数，零加载一个整数到 32 位 lane
• u32x4_lttarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位无符号整数的两个 vectors 一样。
• u32x4_maxtarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 无符号整数，并返回每对的最大值。
• u32x4_mintarget_family="wasm" and simd128
  比较 lane-wise 无符号整数，并返回每对中的最小值。
• u32x4_multarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相乘，就好像它们是两个包装的四个 32 位有符号整数一样。
• u32x4_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是 4 个 32 位整数的两个 vectors 一样。
• u32x4_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 4 个包装的 u32 数字的 128 位 vector 替换一个 lane。
• u32x4_shltarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向左移动指定的位数。
• u32x4_shrtarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向右移动指定的位数，以零为单位。
• u32x4_shuffletarget_family="wasm" and simd128
  与 i8x16_shuffle 相同，但操作时如同输入为 4 32 位整数，仅需 4 个索引即可重排。
• u32x4_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• u32x4_subtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的四个 32 位整数一样。
• u32x4_trunc_sat_f32x4target_family="wasm" and simd128
  将解释为四个 32 位浮点数的 128 位 vector 转换为四个 32 位无符号整数的 128 位 vector。
• u32x4_trunc_sat_f64x2_zerotarget_family="wasm" and simd128
  使用 IEEE convertToIntegerTowardZero 函数将两个双精度浮点 lanes 饱和转换为两个较低的整数 lanes。
• u64x2target_family="wasm" and simd128
  从提供的操作数实现 SIMD 值。
• u64x2_addtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相加，就好像它们是两个包装的两个 64 位整数一样。
• u64x2_all_truetarget_family="wasm" and simd128
  如果所有 lanes 都不为零，则返回 true，否则返回 false。
• u64x2_bitmasktarget_family="wasm" and simd128
  提取 a 中每个 lane 的高位并生成一个所有位连接的标量掩码。
• u64x2_eqtarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是两个 64 位整数的两个 vectors。
• u64x2_extend_high_u32x4target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的高一半转换为较大 lane vector，扩展为零。
• u64x2_extend_low_u32x4target_family="wasm" and simd128
  将较小 lane vector 的下半部分转换为较大 lane vector，扩展为零。
• u64x2_extmul_high_u32x4target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• u64x2_extmul_low_u32x4target_family="wasm" and simd128
  lane-wise 整数扩展乘法产生两倍于输入的结果。
• u64x2_extract_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 2 个包装的 u64 数字的 128 位 vector 中提取一个 lane。
• u64x2_load_extend_u32x2^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载两个 32 位整数，零加载每个整数到 64 位 lane
• u64x2_multarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相乘，就好像它们是两个包装的两个 64 位整数一样。
• u64x2_netarget_family="wasm" and simd128
  比较两个 128 位 vectors，就好像它们是两个 64 位整数的两个 vectors。
• u64x2_replace_lanetarget_family="wasm" and simd128
  从解释为 2 个包装的 u64 数字的 128 位 vector 替换一个 lane。
• u64x2_shltarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向左移动指定的位数。
• u64x2_shrtarget_family="wasm" and simd128
  将每个 lane 向右移动指定的位数，以零为单位。
• u64x2_shuffletarget_family="wasm" and simd128
  与 i8x16_shuffle 相同，但操作时就像输入是两个 64 位整数，仅需 2 个索引即可重排。
• u64x2_splattarget_family="wasm" and simd128
  创建具有相同 lanes 的 vector。
• u64x2_subtarget_family="wasm" and simd128
  将两个 128 位 vectors 相减，就好像它们是两个包装的两个 64 位整数一样。
• unreachabletarget_family="wasm"
  生成 unreachable 指令，这会导致无条件的 trap。
• v128_andtarget_family="wasm" and simd128
  对两个输入的 128 位 vectors 进行按位和运算，返回结果 vector。
• v128_andnottarget_family="wasm" and simd128
  a 的位按位与与 b 的位进行逻辑逆。
• v128_any_truetarget_family="wasm" and simd128
  如果设置了 a 中的任何一位，则返回 true，否则返回 false。
• v128_bitselecttarget_family="wasm" and simd128
  使用 c 中的位掩码选择 v1 为 1 和 v2 的位 0.
• v128_load^⚠target_family="wasm" and simd128
  从给定的堆地址加载 v128 vector。
• v128_load8_lane^⚠target_family="wasm" and simd128
  从 m 加载一个 8 位值并将 v 的 lane L 设置为该值。
• v128_load8_splat^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载单个元素，然后将其放置到 v128 vector 的所有 lane 中。
• v128_load16_lane^⚠target_family="wasm" and simd128
  从 m 加载 16 位值并将 v 的 lane L 设置为该值。
• v128_load16_splat^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载单个元素，然后将其放置到 v128 vector 的所有 lane 中。
• v128_load32_lane^⚠target_family="wasm" and simd128
  从 m 加载 32 位值并将 v 的 lane L 设置为该值。
• v128_load32_splat^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载单个元素，然后将其放置到 v128 vector 的所有 lane 中。
• v128_load32_zero^⚠target_family="wasm" and simd128
  将 32 位元素加载到 vector 的低位并将所有其他位设置为零。
• v128_load64_lane^⚠target_family="wasm" and simd128
  从 m 加载 64 位值并将 v 的 lane L 设置为该值。
• v128_load64_splat^⚠target_family="wasm" and simd128
  加载单个元素，然后将其放置到 v128 vector 的所有 lane 中。
• v128_load64_zero^⚠target_family="wasm" and simd128
  将 64 位元素加载到 vector 的低位并将所有其他位设置为零。
• v128_nottarget_family="wasm" and simd128
  翻转 128 位输入 vector 的每个位。
• v128_ortarget_family="wasm" and simd128
  对两个输入的 128 位 vectors 进行按位或逻辑运算，返回结果 vector。
• v128_store^⚠target_family="wasm" and simd128
  将 v128 vector 存储到给定的堆地址。
• v128_store8_lane^⚠target_family="wasm" and simd128
  将来自 v 的 L lane 的 8 位值存储到 m
• v128_store16_lane^⚠target_family="wasm" and simd128
  将 v 的 lane L 的 16 位值存储到 m
• v128_store32_lane^⚠target_family="wasm" and simd128
  将来自 v 的 L lane 的 32 位值存储到 m
• v128_store64_lane^⚠target_family="wasm" and simd128
  将来自 v 的 L lane 的 64 位值存储到 m
• v128_xortarget_family="wasm" and simd128
  对两个输入的 128 位 vectors 进行按位异或，返回结果 vector。