NEON指令化並行技術簡介和簡單使用

向量化simd是一種單指令多資料的並行執行方式。具體而言，向量化是指相同指令在硬體向量處理單元上對多個資料流進行操作。這些硬體向量處理單元也被稱為simd單元。

補充：cpu在單位時間內（同一時間）能一次處理的二進位制數的位數稱為字長。1位元組是8位字長。

如果每個執行緒能夠充分利用每個處理器核心的simd浮點暫存器進行資料並行，那麼可進一步提高程式的效能。

以簡單的加法運算為例：

neon技術是在arm cortex™上使用的，是乙個實現armv7-a或armv7-r架構的系列處理器。

arm neon技術建立在simd的概念上，支援128位向量操作，也稱為單指令多資料向量模式。

自動向量化：在gcc中啟用自動向量化使用命令列選項:

-ftree-vectorize

-mfpu=neon

-mcpu 來指定核心或架構。

在優化級編譯-o3意味著-ftree向量化。如果沒有指定-mcpu選項，那麼gcc將使用其內建的預設核心。

手動向量化（主要為使用下圖中的intrinsics內聯函式方式）：

資料型別

《基本型別》x

指令名稱《指令名》[字尾]_《資料基本型別簡寫>

c**編寫流程：1->定義neon向量 2->讀取資料 3->處理資料 4->回寫資料

void

neonax
(float a[
1000],
float
*x,int len)
y[i]
=vgetq_lane_f32
(sum_vec,0)
+vgetq_lane_f32
(sum_vec,1)
+vgetq_lane_f32
(sum_vec,2)
+vgetq_lane_f32
(sum_vec,3)
; sum_vec=
vdupq_n_f32(0
);}}

向量加實現：

void

add_neon1
(float
*c,float
*a,float
*b,int count)
}

持續補充…

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