ARM NEON 技术简介

NEON

NEON Image
ARM ® NEON™ 通用 SIMD 引擎可有效处理当前和将来的多媒体格式,从而改善用户体验。

NEON 技术可加速多媒体和信号处理算法(如视频编码/解码、2D/3D 图形、游戏、音频和语音处理、图像处理技术、电话和声音合成),其性能至少为 ARMv5 性能的 3 倍,为 ARMv6 SIMD 性能的 2 倍。

通过干净方式构建的 NEON 技术可无缝用于其本身的独立管道和寄存器文件。

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,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。它具有 32 个寄存器,64 位宽(双倍视图为 16 个寄存器,128 位宽。)

NEON 指令可执行“打包的 SIMD”处理:

  • 寄存器被视为同一数据类型元素矢量
  • 数据类型可为:签名/未签名的 8 位、16 位、32 位、64 位单精度浮点
  • 指令在所有通道中执行同一操作

用于演示 NEON 打包的 SIMD 处理的图表

使用 NEON 技术的 ARM Cortex™-A 系列处理器,以及 ARM 的 Mali 多媒体硬件解决方案可用于多媒体应用,范围从智能手机和移动计算设备到 HDTV。

 
 

  • 为什么选择 NEON?
  • NEON 应用
  • NEON 生态体系

NEON 增强了用户体验

NEON 可增强许多多媒体用户体验:

  • 观看任意格式的任意视频
  • 编辑和强化捕获的视频 – 视频稳定性
  • 锯齿消除渲染和合成
  • 游戏处理
  • 快速处理几百万像素的照片
  • 语音识别
  • 强大的多通道高保真音频处理

NEON 的特征和优点

NEON 支持用于 Internet 应用程序的范围广泛的多媒体编解码器:

  • 许多软编解码器标准:MPEG-4、H.264、On2 VP6/7/8、Real、AVS
  • 对于各种格式的正常大小的“Internet 流”解码来说,是理想的解决方案
  • 不仅仅针对编解码器,还适用于 2D 和 3D 图形和其他矢量处理
  • 提供现有工具、操作系统支持和生态体系支持

所需周期减少:

  • NEON 可使复杂视频编解码器的性能提升 60-150%
  • 单个简单 DSP 算法可实现更大的性能提升(4 倍 -8 倍)
  • 处理器可更快进入睡眠状态,从而在整体上节约了动态功耗 

NEON 技术的大量元素能够提高性能并简化软件开发过程,如: 

  • 通过对齐和非对齐数据访问,可对 SIMD 操作进行有效的矢量化。
  • 清晰的指令集架构,设计用于自动矢量化编译器和手动编码。
  • 有效访问打包数组,如 ARGB 或 xyz 坐标
  • 支持整数和浮点操作,以确保适合从编解码器、高性能计算到 3D 图形等广泛应用领域。
  • 与 ARM 处理器紧密结合,提供单指令流和内存的统一视图,从而能够提供一个具有更简单工具流的开发平台目标。nbsp;
  • 通过具有双 128 位/64 位视图的大型 NEON 寄存器文件,可有效处理数据并尽可能减少对内存的访问,从而增加了数据吞吐量。

### 使用 ARM Neon 加速矩阵求逆 #### 1. 矩阵求逆简介 矩阵求逆是一个计算密集型的操作,在许多科学计算和工程应用中非常重要。对于大型矩阵而言,直接使用浮点运算可能会非常耗时。通过利用 ARM Neon 提供的 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 功能可以显著提高这一过程效率。 #### 2. 初步准备 为了有效地运用 Neon 来加速矩阵求逆算法,需要先理解目标平台的具体架构特性以及所支持的数据类型[^3]。通常情况下,会优先选用适合并行处理的数据布局方式来存储输入输出数据。 #### 3. 实现思路概述 一种常见的方法是采用 LU 分解法来进行矩阵求逆。LU 分解能够将原始矩阵分解成两个三角形矩阵 L 和 U 的乘积形式,从而简化后续求解步骤。在此基础上再结合 Neon intrinsic 函数完成核心部分的向量化操作: - **加载与预处理**: 将待处理的数据从内存高效地载入到寄存器组内; - **SIMD 计算**: 应用 Neon intrinsics 执行大规模相似类型的加减乘除运算; - **结果回写**: 处理完成后把最终得到的结果重新放回到外部存储空间里去; #### 4. 示例代码展示 下面给出一段基于 C++ 编写的简单示例程序片段用于说明如何借助于 Neon intrinsics 完成上述提到的部分工作流程: ```cpp #include <arm_neon.h> // ...其他必要的头文件... void lu_decomposition(float* A, int n){ float32x4_t vzero = vmovq_n_f32(0); for(int k=0; k<n; ++k){ // 获取第K列元素作为临时变量保存起来 float32x4_t vk = vld1q_f32(&A[k*n+k]); // 对角线位置设置为1 vk = vsetq_lane_f32(1.f, vk, k%4); // 更新下三角区域内的值 for(int i=k+1;i<n;++i){ float ai_k = A[i*n + k]; // 如果当前行为零则跳过该轮迭代 if(ai_k == 0.) continue; // 向量化的更新公式:ai_j -= ak_j * ai_k / ak_k; for(int j=k;j<(n/4)*4;j+=4){ float32x4_t aj = vld1q_f32(&A[i*n+j]); float32x4_t kj = vmulq_n_f32(vld1q_f32(&A[k*n+j]), ai_k/A[k*n+k]); aj = vsubq_f32(aj,kj); vst1q_f32(&A[i*n+j],aj); } } // 特殊情况下的单独处理... } } ``` 这段代码展示了如何使用 `vmulq_n_f32`、`vaddq_f32` 等函数来进行批量浮点数相乘累加操作,以此达到加快速度的目的。需要注意的是这只是一个简化的例子,并未完全覆盖所有边界条件检查逻辑。 #### 5. 性能优化建议 当尝试进一步提升性能时可以从以下几个角度入手: - 数据局部性优化:合理安排数组访问顺序减少缓存缺失次数; - 循环展开技术:适当增加每次循环体内执行的工作量降低控制开销比例; - 平衡负载分配:确保多核环境下各 CPU 核心间任务分派均匀避免资源争抢现象发生;
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