arm 饱和指令_ARM平台下NEON使用方法详解
NEON介绍
在移动平台上进行一些复杂算法的开发,一般需要用到指令集来进行加速。NEON 技术是 ARM Cortex™-A 系列处理器的 128 位 SIMD(单指令,多数据)架构扩展,专门针对大规模并行运算设计的,旨在为消费性多媒体应用程序提供灵活、强大的加速功能,从而显著改善用户体验。
其本质上使用的是128位NEON SIMD寄存器,这意味着如果操作32位浮点数,可同时操作4个(变量可定义:float32x4_t);如果操作 16 位整数(short),可同时操作 8 个(变量可定义:int16x8_t);而如果操作 8 位整数,则可同时操作 16 个(变量可定义:int8x16_t)。
ARMv7 NEON 指令集架构具有 16 个 128 位的向量寄存器,命名为 q0~q15。这 16 个寄存器又可以拆分成 32 个 64 位寄存器,命名为 d0~d31。其中qn和d2n,d2n+1是一样的,故使用汇编编写代码时要注意避免产生寄存器覆盖。如下图所示:
NEON数据类型
NEON的数据类型如下图:
neon的数据类型float32x4_t 可以理解为vector< float32 > (4),同理typexN_t即为vector< type>(N)。在NEON编程中,对单个数据的操作可以扩展为对寄存器,也即同一类型元素矢量的操作,因此大大减少了操作次数。
NEON中指令分为正常指令、宽指令、窄指令、饱和指令、长指令这几类:
正常指令:数据宽度不变
//操作数为int16x4_t,结果数为int16x4_t
int16x4_t vadd_s16 (int16x4_t __a, int16x4_t __b);
长指令:源操作数宽度相同 结果宽度扩展 L标记
//操作数为int16x4_t,结果数为int32x4_t,vaddl_s16中l标志指令为长指令
int32x4_t vaddl_s16 (int16x4_t __a, int16x4_t __b);
宽指令:源操作数宽度不同 结果宽度对齐 W标记
//操作数一个为uint32x4_t,一个为uint16x4_t,结果对齐uint32x4_t,w标志指令为宽指令
uint32x4_t vaddw_u16 (uint32x4_t __a, uint16x4_t __b);
窄指令:源操作数宽度相同 结果宽度变窄 N标记
//操作数为uint32x4_t,结果数为uint16x4_t,n标志指令为窄指令
uint16x4_t vaddhn_u32 (uint32x4_t __a, uint32x4_t __b);
饱和指令:结果溢出就是饱和指令 Q标记
NEON官方示例及详解
通过一个示例来解释如何利用NEON内置函数来加速实现统计一个数组内的元素之和。
#include
using namespace std;
float sum_array(float *arr, int len)
{
if(NULL == arr || len < 1)
{
cout<
return 0;
}
float sum(0.0);
for(int i=0; i
{
sum += *arr++;
}
return sum;
}
对于长度为N的数组,上述算法的时间复杂度为O(N)。
采用NEON函数进行加速:
#include
#include//需包含的头文件
using namespace std;
float sum_array(float *arr, int len)
{
if(NULL == arr || len < 1)
{
cout<
return 0;
}
int dim4 = len >> 2; // 数组长度除4整数
int left4 = len & 3; // 数组长度除4余数
float32x4_t sum_vec = vdupq_n_f32(0.0);//定义用于暂存累加结果的寄存器且初始化为0
for (; dim4>0; dim4--, arr+=4) //每次同时访问4个数组元素
{
float32x4_t data_vec = vld1q_f32(arr); //依次取4个元素存入寄存器vec
sum_vec = vaddq_f32(sum_vec, data_vec);//ri = ai + bi 计算两组寄存器对应元素之和并存放到相应结果
}
//将累加结果寄存器中的所有元素相加得到最终累加值
float sum = vgetq_lane_f32(sum_vec, 0)+vgetq_lane_f32(sum_vec, 1)+vgetq_lane_f32(sum_vec, 2)+vgetq_lane_f32(sum_vec, 3);
for (; left4>0; left4--, arr++)
sum += (*arr) ; //对于剩下的少于4的数字,依次计算累加即可
return sum;
}
上述算法的时间复杂度为O(N/4),原因在于我们每次往寄存器加载4个float值,然后同时相加。相当于原来需要N次加法操作而现在只需要N/4即可。如果使用更多的寄存器,则可以完成更高倍数的加速。
上述用到的几个NEON指令解释为:
float32x4_t vdupq_n_f32(float32_t val):将val复制四份放入返回的寄存器中。
float32x4_t vld1q_f32(float32_t const * ptr):从地址ptr依次向后加载四个元素放入返回的寄存器中。
float32x4_t vaddq_f32(float32x4_t a, float32x4_t b):返回a+b的值,向量运算,四个值同时相加。
float32_t vgetq_lane_f32(float32x4_t v, const int lane):返回v中某一个lane的值
除以上的操作外,NEON还支持很多的操作,如矢量相减、矢量相乘、矢量乘加、矢量类型转换等等。
NEON手册
以下链接为NEON内置函数的手册,当需要用到某些NEON操作时,可以通过手册查看使用方法。
NEON内置函数详细手册
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