SSE оптимизация SIMD для цикла

У меня есть некоторый код в цикле

for(int i = 0; i < n; i++)
{
  u[i] = c * u[i] + s * b[i];
}

Так, u и b являются векторами той же длины, и c и s являются скалярами. Действительно ли этот код является хорошим кандидатом на векторизацию для использования с SSE для получения ускорения?

ОБНОВЛЕНИЕ

Я учился, векторизация (оказывается, что не настолько трудно, если Вы используете intrinsics), и реализовал мой цикл в SSE. Однако при установке флага SSE2 в VC ++ компилятор, я добираюсь о том же представлении в качестве с моим собственным кодом SSE. Компилятор Intel, с другой стороны, был намного быстрее, чем мой код SSE или VC ++ компилятор.

Вот код, который я написал для ссылки

double *u = (double*) _aligned_malloc(n * sizeof(double), 16);
for(int i = 0; i < n; i++)
{
   u[i] = 0;
}

int j = 0;
__m128d *uSSE = (__m128d*) u;
__m128d cStore = _mm_set1_pd(c);
__m128d sStore = _mm_set1_pd(s);
for (j = 0; j <= i - 2; j+=2)
{
  __m128d uStore = _mm_set_pd(u[j+1], u[j]);

  __m128d cu = _mm_mul_pd(cStore, uStore);
  __m128d so = _mm_mul_pd(sStore, omegaStore);

  uSSE[j/2] = _mm_add_pd(cu, so);
}
for(; j <= i; ++j)
{
  u[j] = c * u[j] + s * omegaCache[j];
}