CPU 最佳化技術

2022-02-28知識

版權聲明 ©本文先發於知乎專欄：移動端演算法最佳化
本專欄「移動端演算法最佳化」所有文章著作權歸作者所有。
允許個人直接分享本專欄文章到個人微博、朋友圈。但媒體（包括但不限於網站、微信公眾號、微博行銷號）轉載需事先征得專欄同意。轉載需在正文開頭顯著位置註明出處，給出原始連結，註明「發表於知乎專欄【移動端演算法最佳化】」，並不得進行任何形式的修改演繹。

一、概述

ARM NEON 可以提升電腦視覺等計算密集型程式的效能，編譯器可以將 C/C++ 程式碼自動轉換為 NEON 指令。但是想要有更好的效能還是需要手工編寫 NEON 程式碼，熟練掌握 NEON 指令是第一步。

本文接下來會詳細的介紹 Armv7 和 Armv8 架構下 NEON 向量寄存器、NEON 組譯指令格式、NEON Intrinsics 指令格式、常用的 Intrinsics 指令以及作用、在 x86 平台偵錯 NEON 程式碼，最後針對幾個常用的 Intrinsics 指令結合例項進行說明。

二、NEON指令格式

2.1 Armv7，Armv8，Armv9的介紹

Armv7-A 和 Armv8-A 的關系如下圖所示:

ARM ISA

Armv8-A 的執行狀態可以分為 AArch64 和 AArcp2 兩種狀態。

AArch64 是 64 位執行狀態，支持 A64 指令集。

AArcp2 是 32 位執行狀態，支持 T32 和 A32 指令集，同時 AArcp2 與 AArch64 中一些的功能保持一致，而且 AArcp2 相容 Armv7-A。

ARMV8 支持浮點型別的除法向量操作，這是ARMV7所沒有的。另外AArch64還支持double型別的操作。

Armv9-A 是 arm 當前最新的指令架構，Armv9-A 除了向前相容 Armv8-A，在效能計算上有了很大的提升，主要表現在安全、AI 以及改進向量擴充套件（SVE2）和 DSP 能力。

2.2 向量寄存器介紹

向量寄存器 用來存放向量數據， 每個向量元素的型別必須相同 。向量寄存器根據處理元素的大小可以劃分為 2/4/8/16 個通道。

SIMD register

2.2.1 AArch64 向量寄存器

AArch64 有 32 個 128bit 的向量寄存器，這些寄存器又可以劃分為：

32 個 128bit 的 V 寄存器，V0~V31。

32 個 64bit 的 D 寄存器，D0~D31。

32 個 32bit 的 S 寄存器，S0~S31。

每種型別寄存器的對映關系如下：

AArch64 SIMD register

2.2.2 AArchp2 / ARMV7向量寄存器

AArcp2/Armv7 有 16 個 128bit 的向量寄存器，這些寄存器又可以劃分為：

16 個128bit 的 Q 寄存器，Q0~Q15。

32 個 64bit 的 D 寄存器，D0~D31。

32 個 32bit 的 S 寄存器，S0~S31。

每種型別寄存器的對映關系如下：

AArcp2 SIMD register

2.3 組譯指令格式介紹

AArch64 與AArcp2 / Armv7-A 的 NEON 組譯指令除了種類上存在差異，格式上也存在很大差異。

其中指令中有一些通用的書寫格式, 含義如下:

{}, 表示可選項

<>, 表示必選項

2.3.1 AArch64組譯指令格式

{< prefix > } < op > { < suffix > } Vd. < T > , Vn. < T > , Vm. < T >

1）<prefix> 表示字首名字，包括以下幾類：

S/U/F/P ：表示數據型別，分別為 有符號整型/無符號整型 /浮點型/布爾型 。

Q ：表示飽和（Saturating）計算。

R ：表示舍入（Rounding）計算, Rounding 操作等價於加上 0.5 之後再截斷。

H：表示折半（Halving）計算。

D ：表示翻倍（Doubling）算。

2）<op> 表示具體的操作，例如 ADD ， SUB 等等

3）<suffix> 表示字尾名字，包括以下幾類：

V ：表示 Reduction 計算。

P ：表示 Pairwise 計算。

H ：表示結果只取每個通道的高半部份（High）。

L/N/W/L2/N2/W 2：表示數據長度的變化

L / L2 ： 表示輸出向量是輸入向量長度的 2 倍，其中 L 表示輸入寄存器的低 64bit 數據有效，L2 表示輸入寄存器的高 64bit 數據有效。

L/L2

N/N2： 表示輸出向量是輸入向量的 1/2 倍，N 表示輸出向量只有低 64bit 有效，N2 則表示輸出向量只有高 64bit 有效。

N/N2

W/W2： 表示輸出向量和第一個輸入向量長度相等，且這兩個向量是第二個向量長度的 2 倍，其中 W 表示第二個輸入向量的低 64bit 有效，W2 表示第二輸入向量的高 64bit 有效。

W/W2

4）<T> 表示單個通道的數據型別， 8B/16B/4H/8H/2S/4S/2D ，B 表示 8bit，H 表示 16bit，S 表示 32bit，D 表示 64bit。

組譯指令例子

SQRSHRN2 表示對向量進行 Rouding 型別的右移操作，並對結果做飽和計算，最後將結果賦給目的向量的高半部份，並保持低半部份不改變，具體範例如下

// 指令語句作用： // 將 V2 向量中每個元素按照 Rounding 方式右移動 2 位，然後對結果做飽和操作, // 並將結果保存到V0上半部份，而且保證V0的下半部份保持不變 // 指令格式說明： // S -- 表示有符號操作 // Q -- 表示飽和操作 // R -- 表示舍入操作 // SHR -- 表示向右位移 // N2 -- 表示將結果保存到輸出向量的高 64bit // V2.2D -- 表示輸入向量寄存器，長度為 128bit，一共兩個通道，每個通道 64bit // V0.4S -- 表示輸出向量寄存器，長度為 128bit，一共四個通道，每個通道 32bit SQRSHRN2 V0 .4 S , V2 .2 D , 2 // 虛擬碼如下: int shift = 2 ; int round_const = ( 1 << ( shift - 1 )); V0 [ 2 ] = SAT (( V2 [ 0 ] + round_const ) >> shift ) V0 [ 3 ] = SAT (( V2 [ 1 ] + round_const ) >> shift )

SQRSHRN2

2.3.2 AArcp2 / Armv7組譯指令格式

V { < mod > } < op > { < shape > }{ < cond > }{ . < dt > } < dest1 > { , < dest2 > } , < src1 > { , < src2 > }

1）V AArcp2 / Armv7 的組譯指令以"V"開頭

2）<mod> 該修飾字可以表示為以下型別：

Q, 表示飽和（Saturating）計算。

R, 表示舍入（Rounding）計算，Rounding 操作等價於加上 0.5 之後再截斷。

H, 表示折半（Halving）計算。

D, 表示翻倍（Doubling）計算。

3）<op> 表示具體的操作，例如 ADD ， SUB 等等

4）<shape> 表示數據長度的變化，L/N/W。

5）<cond> 表示指令執行的條件

6）.<dt> 表示數據型別，預設為第二個運算元的數據型別。如果第二個運算元不存在，為第一個運算元型別，仍不存在為結果運算元型別。

7）<dest> 表示輸出運算元

8）<src1> <src2> 表示兩個輸入運算元

組譯指令例子

VQDMULL 表示兩向量相乘，結果乘以 2 。

// 指令語句作用： // 64bit 向量 D1 和 D3 中每個元素對應相乘，並將結果乘以 2 // 最後的結果做飽和之後賦值給 128bit 向量 Q0 // // 指令格式說明: // Q -- 表示飽和操作 // D -- 表示 doubling 操作，即乘以 2 // MUL -- 表示乘法操作 // L -- 輸出向量是輸入向量長度的 2 倍 // .S16 -- 表示操作元素的數據型別為有符號 16bit // Q0 -- 表示輸出向量寄存器，長度為 128bit // D1 -- 表示輸入向量寄存器，長度為 64bit // D3 -- 表示輸入向量寄存器，長度為 64bit VQDMULL . S16 Q0 , D1 , D3 // 虛擬碼 for ( int i = 0 ; i < 4 ; i ++ ) { q0 [ i ] = SAT ( d1 [ i ] * d3 [ i ] * 2 ) }

VQDMULL.S16

2.4 intrinsics指令格式

相比於組譯指令，NEON Intrinsics 是一種更簡單的編寫 NEON 程式碼的方法，NEON Intrinsics 類似於 C 函式呼叫，在編譯時由編譯器替換為相應的組譯指令，使用時需要包含表頭檔 arm_neon.h 。

2.4.1 向量型別格式

// 非陣列向量格式 < type >< size > x < number_of_lanes > _t // 陣列向量格式 < type >< size > x < number_of_lanes > x < length_of_array > _t

1）<type> 數據型別，如 int / uint / float / poly 。

2）<size> 元素大小，如8/16/32/64。

3) <number_of_lanes> 通道數。

4) <length_of_array> 陣列中元素個數。

向量型別示意圖

2.4.2 NEON行內函式格式

v < mod >< opname >< shape >< flags > _ < type >

1）<mod>

q ：表示飽和計算，例如

// a加b的結果做飽和計算 int8x8_t vqadd_s8 ( int8x8_t a , int8x8_t b );

h ：表示折半計算，例如

// a減b的結果右移一位 int8x8_t vhsub_s8 ( int8x8_t a , int8x8_t b );

d ：表示加倍計算，例如

// a乘b的結果擴大一倍, 最後做飽和操作 int32x4_t vqdmull_s16 ( int16x4_t a , int16x4_t b );

r ：表示舍入計算，例如

// 將a與b的和減半,同時做rounding 操作, 每個通道可以表達為: (ai + bi + 1) >> 1 int8x8_t vrhadd_s8 ( int8x8_t a , int8x8_t b );

p ：表示pairwise計算。例如

// 將a, b向量的相鄰數據進行兩兩和操作 int8x8_t vpadd_s8 ( int8x8_t a , int8x8_t b );

2) <opname> 表示具體操作，比如 add ， sub 。

3) <shape>

l ：表示long，輸出向量的元素長度是輸入長度的2倍，例如

uint16x8_t vaddl_u8 ( uint8x8_t a , uint8x8_t b );

n ：表示 narrow，輸出向量的元素長度是輸入長度的1/2倍，例如

uint32x2_t vmovn_u64 ( uint64x2_t a );

w ：表示 wide，第一個輸入向量和輸出向量型別一樣，且是第二個輸入向量元素長度的2倍，例如

uint16x8_t vsubw_u8 ( uint16x8_t a , uint8x8_t b );

_high ：AArch64專用，而且和 l/n 配合使用。

當使用 l(Long) 時，表示輸入向量只有高 64bit 有效；

當使用 n(Narrow) 時，表示輸出只有高 64bit 有效。

// a 和 b 只有高 64bit 參與運算 int16x8_t vsubl_high_s8 ( int8x16_t a , int8x16_t b );

_n ：表示有純量參與向量計算，例如

// 向量 a 中的每個元素右移 n 位 int8x8_t vshr_n_s8 ( int8x8_t a , const int n );

_lane ：指定向量中某個通道參與向量計算，例如

// 取向量 v 中下標為 lane 的元素與向量 a 做乘法計算 int16x4_t vmul_lane_s16 ( int16x4_t a , int16x4_t v , const int lane );

4) <flags>

q ：表示使用 128bit 的向量，否則使用 64bit 的向量。

5) <type> 表示單個通道的數據型別，有 u8 、 s8 、 u16 、 s16 、 u32 、 s32 、 f32 、 f64 。

行內函式結構示意圖

三、intrinsics 指令介紹

3.1 intrinsics指令分類

功能類別	介紹
Load/Store	對數據進行向量載入和儲存，既可以對單個數據進行載入和儲存，也可以對向量結構體數據進行載入和儲存
Arithmetic	對整數和浮點數向量加減運算
Multiply	整型或浮點型的向量乘法運算，同時包含了乘法和加法混合運算，以及乘法和減法的運算的混合運算
Shift	向量位移操作，其中位移數據可以是立即數也可以是向量
Logical and compare	包含了邏輯運算（與或非運算等）和比較運算（等於、大於、小於等）
Floating-point	包含了浮點和其他型別數據之間的相互轉化操作
Permutation	對向量進行重排操作
Misecllaneous	純量數據賦值到向量的操作
Data processing	一般性處理，極值操作、絕對值差、數值取反、平方根倒數等
Type conversion	數值型別轉換，數據的組合及提取等

3.2 NEON intrinsics指令詳述

本節將對每種型別的 NEON intrinsics 指令做出詳細的描述。

3.2.1 Load/Store

以解交織的方式載入數據

// 以解交織方式載入數據到n個向量寄存器, n為1~4 Result_t vld [ n ] < q > _type ( Scalar_t * p_addr ); // 以解交織方式載入數據到n個向量寄存器的第N通道, n為1~4 Result_t vld [ n ] < q > _lane_type ( Scalar_t * p_addr , Vector_t M , int N );

以交織的方式儲存數據

// 將n個向量寄存器數據以交織方式儲存到記憶體中, n為1~4 void vst [ n ] < q > _type ( Scalar_t * N , Vector_t M ); // 將n個寄存器的N通道數據以交織方式儲存到記憶體中, n為1~4 void vst [ n ] < q > _lane_type ( Scalar_t * p_addr , Vector_t M , int N );

2 個向量中多通道 load/store, 以及單個通道的load/store

3.2.2 Arithmetic

整數和浮點數的加減運算。

// 基本的加減操作 Result_t vadd < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vsub < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // L(Long)型別的指令加減運算，輸出向量長度是輸入的兩倍。 Result_t vaddl_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vsubl_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // W(Wide)型別的指令加減運算，第一個輸入向量的長度是第二個輸入向量長度的兩倍。 Result_t vaddw_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vsubw_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // H(half)型別的加減運算；將計算結果除以2。 Result_t vhadd < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vhsub < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // Q(Saturated)飽和型別的加減操作 Result_t vqadd < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vqsub < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // RH(Rounding Half)型別的加減運算 Result_t vrhadd < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vrhsub < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // HN(half Narrow)型別的加減操作 Result_t vaddhn_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vsubhn_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // RHN(rounding half Narrow)型別的加減操作 Result_t vraddhn_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vrsubhn_type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

vhadd_s32 instrisics指令的操作

3.2.3 Multiply

整型和浮點型的乘法運算, 參與計算的都是向量

// 基本乘法操作 Result_t vmul < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // l(Long)型別的乘法操作 Result_t vmull_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // QDL(Saturated, Double, Long)型別的乘法操作 Result_t vqdmull_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // 基本的乘加和乘減操作 Result_t vmla < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P ); Result_t vmls < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P ); // L(Long)型別的乘加和乘減操作 Result_t vmlal_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P ); Result_t vmlsl_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P ); // QDL(Saturated, Double, Long)型別的乘加和乘減操作 Result_t vqdmlal_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P ); Result_t vqdmlsl_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P ); // QDLH(Saturated, Double, Long, Half)型別的乘法操作 Result_t vqdmulh < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // QRDLH(Saturated, Rounding Double, Long, Half)型別的乘法操作 Result_t vqrdmulh < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

帶通道型別的乘法操作

// 基本的乘法操作 Result_t vmull_lane_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , int n ); // 基本的乘加和乘減操作 Result_t vmla < q > _lane_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P , int n ); Result_t vmls < q > _lane_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P , int n ); // L(long) 型別的乘加和乘減操作 Result_t vmlal_lane_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P , int n ); Result_t vmlsl_lane_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P , int n ); // QDL(Saturated, Double, long) 型別的乘加和乘減操作 Result_t vqdmlal_lane_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P , int n ); Result_t vqdmlsl_lane_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P , int n ); // QDH(Saturated, Double, Half) 型別的操作 Result_t vqdmulh < q > _lane_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , int n );

vmla_lane_s32 intrinsics 指令的操作

向量和純量的乘法

// 基本的向量和純量的乘法 Result_t vmul < q > _n_type ( Vector_t N , Scalar_t M ); // L(Long) 型別的向量和純量的乘法 Result_t vmull_n_type ( Vector_t N , Scalar_t M ); // QDL(Saturated, Double, long) 型別的向量和純量的乘法 Result_t vqdmull_n_type ( Vector_t N , Scalar_t M ); // QDH(Saturated, Double, Half) 型別的向量和純量的乘法 Result_t vqdmulh < q > _n_type ( Vector_t N , Scalar_t M ); // QRDH(Saturated, Double, Half) 型別的向量和純量的乘法 Result_t vqrdmulh < q > _n_type ( Vector_t N , Scalar_t M ); // L(Long) 型別的乘加和乘減操作 Result_t vmlal_n_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Scalar_t P ); Result_t vmlsl_n_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Scalar_t P ); // QDL(Saturated, Double, long) 型別的乘加和乘減 Result_t vqdmlal_n_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Scalar_t P ); Result_t vqdmlsl_n_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Scalar_t P );

3.2.4 Shift

立即數型別的位移

// 基本的立即數左移和右移 Result_t vshr < q > _n_type ( Vector_t N , int n ); Result_t vshl < q > _n_type ( Vector_t N , int n ); // R(rounding) 型別的右移操作 Result_t vrshr < q > _n_type ( Vector_t N , int n ); // QL(Saturated, long) 型別的右移操作 Result_t vqshl < q > _n_type ( Vector_t N , int n ); // 右移累加操作 Result_t vsra < q > _n_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , int n ); // R(rounding) 型別的右移累加操作 Result_t vrsraq_n_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , int n ); // Q(Saturated) 型別的左移操作,而且輸入是有符號,輸出是無符號的 Result_t vqshluq_n_type ( Vector_t N , int n ); // N(Narrow) 型別的右移操作 Result_t vshrn_n_type ( Vector_t N , int n ); // QN(Saturated, Narrow) 型別的右移操作, 而且輸入是有符號,輸出是無符號的 Result_t vqshrun_n_type ( Vector_t N , int n ); // QRN(Saturated, Rounding, Narrow) 型別的右移操作, 而且輸入是有符號,輸出是無符號的 Result_t vqrshrun_n_type ( Vector_t N , int n ); // QN(Saturated, Narrow) 型別的右移操作 Result_t vqshrn_n_type ( Vector_t N , int n ); // RN(Rounding, Narrow) 型別的右移操作 Result_t vrshrn_n_type ( Vector_t N , int n ); // QRN(Rounding, Rounding, Narrow) 型別的右移操作 Result_t vqrshrn_n_type ( Vector_t N , int n ); // N(Narrow) 型別的左移操作 Result_t vshll_n_type ( Vector_t N , int n );

非立即數型別的位移

// 左移 Result_t vshlq_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // Q(Saturated) 型別的左移操作 Result_t vqshl < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // QR(Saturated, rounding) 型別的左移操作 Result_t vrshl < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

移位並插入

// 將向量 M 中各個通道先右移動 n 位, 然後將移動後元素插入到 N 對應的元素中, // 並保持 N 中每個元素的高 n 位保持不變 Result_t vsri < q > _n_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , int n ); // 將向量 M 中各個通道先左移動 n 位, 然後將移動後元素插入到 N 對應的元素中, // 並保持 N 中第每個元素的低 n 位保持不變 Result_t vsli < q > _n_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , int n );

vsliq_n_u32 intrinsics 指令的操作

3.2.5 Logical and compare

eq 表示相等， ge 表示大於或等於， gt 表示大於， le 表示小於或等於， lt 表示小於

邏輯比較操作，比較結果為true，輸出向量的對應通道將被設定為全 1，否則設定為全0 。

Result_t vceq < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vcge < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vcle < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vcgt < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vclt < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

向量的絕對值比較，比較結果為true時，輸出向量對應通道將被設定為全1，否則設定為全0 。

Result_t vcage < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vcale < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vcagt < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vcalt < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

- 按位與\或\非\異或操作

Result_t vand < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vorr < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vmvn < q > _type ( Vector_t N ); Result_t veor < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

vmvn_s32 intrinsics 指令操作

元素與操作

// 按通道做與操作，為 true 時，將輸出向量對應通道設定為全 1，否則設定為全 0 Result_t vtst < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

其他

// M 作為 mask，標識是否對 N 做清零操作。當 M 中某位為 1, 則將 N 中對應位清零 Result_t vbic < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // P 作為 mask，按位 select。當 P 中某位是 1 時，將選擇 N 中對應位作為輸出，否則選擇 M Result_t vbsl < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P );

3.2.6 Floating-point

浮點數之間的轉化, 以及浮點型別與整數型別之間的轉化

// 單精度浮點轉化為整數型別 Result_t vcvt < q > _type_f32 ( Vector_t N ); // 整數型別轉化為單精度浮點 Result_t vcvt < q > _f32_type ( Vector_t N ); // f16轉化為f32 Result_t vcvt_f16_f32 ( Vector_t N ); // f32轉化為f16 Result_t vcvt_f32_f16 ( Vector_t N );

浮點型別的乘加操作

Result_t vfma < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P );

浮點型別的乘減操作

Result_t vfms < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P );

vfms intrinsics 指令操作

3.2.7 Permutation

向量提取組合操作

Result_t vext < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M , int n );

vextq_u8 intrinsics 指令操作

查表操作

Result_t vtbl [ n ] _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vtbx [ n ] _type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P );

向量翻轉操作

Result_t vrev64 < q > _type ( Vector_t N ); Result_t vrev32 < q > _type ( Vector_t N ); Result_t vrev16 < q > _type ( Vector_t N );


 vrev16<q>_type

按照 16bit 為塊，塊內數據按照 8bit 為單位進行翻轉。


 vrev32<q>_type

按照 32bit 為塊，塊內數據按照 8bit，16bit 為單位進行翻轉。


 vrev64<q>_type

按照 64bit 為塊，塊內數據按照8bit, 16bit, 32bit為單位進行翻轉。

vrev16_s8, vrev32_s8 intrinsics 指令操作

旋轉操作

旋轉指令包含了兩種矩陣旋轉的指令，


 TRN1


 TRAN2

Result_t vtrn1 < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vtrn2 < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

vtrn1q_s32, vtrn2q_s32 intrinsics 指令操作

向量交織和解交織操作

// 交織操作 Result_t vzip < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // 解交織操作 Result_t vuzp < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

vzip_u8 intrinsics 指令操作

3.2.8 Miscellaneous

將同一個純量填充到每個向量通道

Result_t vcreate_type ( Scalar_t N ); Resutl_t vdup_type ( Scalar_t N ); Result_t vdup_n_type ( Scalar_t N ); Result_t vdupq_n_type ( Scalar_t N ); Result_t vmov_n_type ( Scalar_t N ); Result_t vmovq_n_type ( Scalar_t N );

將向量中某個通道的數據填充到指定的向量中

Result_t vdup < q > _lane_type ( Vector_t N , int n );

vdup_lane_s32 intrinsics 指令操作

3.2.9 Data processing

max\min操作

// 基本的 max, min Result_t vmax < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vmin < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // pairwise 型別的 max， min Result_t vpmax_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); Result_t vpmin_type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

vpmin_s16 intrinsics 指令操作

差的絕對值操作

// 基本的絕對值計算 Result_t vabs < q > _type ( Vector_t N ); // 差的絕對值操作 Result_t vabd < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // L(Long)型別, 差的絕對值 Result_t vabdl_type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // 差的絕對值，並和另一個向量相加 Result_t vaba < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P ); // L(Long)型別, 差的絕對值，並和另一個向量相加, 輸出是輸入長度的兩倍 Result_t vabal_type ( Vector1_t N , Vector2_t M , Vector3_t P );

取反操作

// 基本的取反操作 Result_t vneg < q > _type ( Vector_t N ); // Q(Saturated)型別，帶飽和的取反操作 Result_t vqneg < q > _type ( Vector_t N );

按位統計 0 或 1 的個數

// 統計每個通道 1 的個數 Result_t vcnt < q > _type ( Vector_t N ); // 從符號位開始，統計每個通道中與符號位相同的位的個數，且這些位必須是連續的 Result_t vcls < q > _type ( Vector_t N ); // 從符號位開始，統計每個通道連續0的個數 Result_t vclz < q > _type ( Vector_t N );

倒數和平方根求倒計算

// 對每個通道近似求倒 Result_t vrecpe < q > _type ( Vector_t N ); // 對每個通道使用 newton-raphson 求倒 Result_t vrecps < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M ); // 對每個通道平方根近似求倒 Result_t vrsqrte < q > _type ( Vector_t N ); // 對每個通道使用 newton-raphson 平方根近似求倒 Result_t vrsqrts < q > _type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

向量賦值

// N(Narrow) 型別的賦值，取輸入每個通道的高半部份，賦給目的向量 Result_t vmovn_type ( Vector_t N ); // L(long) 型別的賦值，使用符號拓展或者 0 拓展的方式，將輸入通道的數據賦給輸出向量 Result_t vmovl_type ( Vector_t N ); // QN(Saturated, Narrow) 型別的賦值，飽和的方式賦值，輸出是輸入寬度的兩倍 Result_t vqmovn_type ( Vector_t N ); // QN(Saturated, Narrow) 型別的賦值，飽和的方式賦值，輸出是輸入寬度的兩倍，而且輸入為有符號數據，輸出無符號 Result_t vqmovun_type ( Vector_t N );

3.2.10 Type conversion

元素型別的重新解釋

Result_t vreinterpret < q > _DSTtype_SRCtype ( Vector1_t N );

兩個 64bit 向量組合成一個 128bit 向量

Result_t vcombine_type ( Vector1_t N , Vector2_t M );

提取 128bit 向量的高半部份或則低半部份

Result_t vget_high_type ( Vector_t N ); Result_t vget_low_type ( Vector_t N );

vget_low_s32 \ vget_high_s32 intrinsics 指令操作

四、NEON intrisics 指令在x86平台的仿真

為了便於 NEON 指令從 ARM 平台移植到 x86 平台使用，Intel 提供了一套轉化介面 NEON2SSE ，用於將 NEON 行內函式轉化為 Intel SIMD(SSE) 行內函式。大部份 x86 平台 C/C++編譯器均支持 SSE，因此只需下載並包含介面表頭檔 NEON_2_SSE.h ，即可在x86平台偵錯 NEON 指令程式碼。

#ifdef ARM_PLATFORM # include <arm_neon.h> #else # include "NEON_2_SSE.h" #endif

NEON2SSE 提供了 1700 多個 NEON 行內函式的轉換介面，運算結果確保與 ARM 平台準確一致。

效能方面：

對於使用 128 位向量運算的 NEON 操作，NEON2SSE 在 x86 平台能得到與 ARM 類似的加速比；

如果使用 64 位向量做 NEON 運算，x86 平台的加速比將低於 ARM 平台。

五、 NEON指令的套用

本節將會結合實際套用場景介紹 NEON 指令的使用方法。

5.1 RGB de-interleave 載入 / interleave 儲存

使用 vld3q 以解交織的方式載入 RGB 影像； vst3q 以交織的方式儲存 RGB 影像。

// 輸入地址為 in_ptr, 輸出向量為 vec uint8x16x3_t vec = vld3q ( in_ptr ); // 輸出地址為 out_ptr, 輸入為 uint8x16x3_t 型別的 RGB 向量 vst3q ( out_ptr , vec );

load/store 示意圖

5.2 查表操作

大多數的重排操作中，重排模式都是固定的，這在使用上帶來了一定的局限性。

NEON 在常規重排指令外，支持使用 TBL 和 TBX 指令來完成任意模式的重排操作，這兩條指令本身也是查表指令。

TBL

和

TBX

輸入參數介紹:

向量型別的下標，透過下標向量到表中尋找對應的元素。

向量型別的表，最多可以有 4 個寄存器向量值。

這兩條指令使用下標向量到對應表中索引數據，並把找到的數據存放到輸出向量中去。

TBL

和

TBX

的不同在於：當沒有索引值超過範圍時，

TBL

返回 0，

TBX

保持原有目的數據不變。

// a表示table, b表示index, c表示結果 uint8x8_t c = vtbl2_u8 ( a , b )

vtbl2_u8 intrisics 操作

5.3 邊緣處理

處理影像邊緣時，經常會有使用常數填充邊界的情況。

NEON 開發中，可以使用 DUP 指令將常數填充到向量中，然後使用 EXT 指令組建新向量。

例如 7x7 的 boxfilter，處理邊界時需要填充 3 個像素的值。

EXT指令還常常用於濾波向量的重組操作。

// 構造邊界填充向量 uint8_t c_0 = 0 ; uint8x8_t v_c0 = v_dup_n_u8 ( c_0 ); // 構建v_1 uint8x8_t v_1 = vext_u8 ( v_c0 , v_0 , 5 ) // 使用 vext 構建邊界向量，v0 表示從縱座標為 0 起始的向量 uint8x8_t v_border = vext_u8 ( v_1 , v_c0 , 3 )

邊界擴充套件示意圖

5.4 SAD操作

SAD(sum of absolute difference) 運算可以使用 NEON 指令來加速。

首先使用vabd做差的絕對值計算。

然後使用vdot將上面的結果做累加。

// 初始化 v_sum 和 v_c1 uint32x4_t v_sum = vmovq_n_u32 ( 0 ); uint8x16_t v_c1 = vmovq_n_u8 ( 1 ); // v_src0, v_src1為兩幅圖的輸入 // 將做差的絕對值計算 uint8x16_t v_abd_res = vabdq_u8 ( v_src0 , v_src1 ); // 做 vdot操作 v_sum = vdotq_u32 ( v_sum , v_abd_res , v_c1 ); ... // 將最後的結果累加 uint32_t res = vaddvq_u32 ( v_sum );

NEON SAD 操作示意圖

六、總結

本文主要介紹了 NEON 指令相關的知識，首先透過講解 arm 指令集的分類，NEON寄存器的型別，樹立基本概念。然後進一步梳理了 NEON 組譯以及 intrinsics 指令的格式。最後結合指令的分類，使用例子講述 NEON 指令的使用方法。

七、附錄

參考資料

[1] ARM Neon Programmer's Guide

[2] ARM NEON programming quick reference

[3] ARM Architecture Reference Manual Armv8, for A-profile architecture

[4] https:// developer.arm.com/archi tectures/instruction-sets/intrinsics/