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NEON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，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。）
目前主流的iPhone手机和大部分android手机都支持ARM NEON加速，因此在编写移动端算法时，可利用NEON技术进行算法加速，以长度为4的寄存器大小为例，相应的提速倍数约是原始的4倍。
NEON 指令可执行“打包的 SIMD”处理：

1 寄存器被视为同一数据类型的元素的矢量
2 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
3 指令在所有通道中执行同一操作
1
2
3
如下图所示：

本文主要介绍float32x4_t相关的结构及函数，
float32x4_t 可以理解为vector (4),同理typexN_t即为vector(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。
这里以一个小例子来解释如何利用NEON内置函数来加速实现统计一个数组内的元素之和。

以C++代码为例：
原始算法代码如下：

#include <iostream>
using namespace std;

float sum_array(float *arr, int len)
{
if(NULL == arr || len < 1)
{
cout<<"input error\n";
return 0;
}
float sum(0.0);
for(int i=0; i<len; ++i)
{
sum += *arr++;
}
return sum;
}

对于长度为N的数组，上述算法的时间复杂度时O(N)。
采用NEON函数进行加速：

 1 #include <iostream>
 2 #include <arm_neon.h> //需包含的头文件
 3 using namespace std;
 4 
 5 float sum_array(float *arr, int len)
 6 {
 7 if(NULL == arr || len < 1)
 8 {
 9 cout<<"input error\n";
10 return 0;
11 }
12 
13 int dim4 = len >> 2; // 数组长度除4整数
14 int left4 = len & 3; // 数组长度除4余数
15 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
16 for (; dim4>0; dim4--, arr+=4) //每次同时访问4个数组元素
17 {
18 float32x4_t data_vec = vld1q_f32(arr); //依次取4个元素存入寄存器vec
19 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
20 }
21 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);//将累加结果寄存器中的所有元素相加得到最终累加值
22 for (; left4>0; left4--, arr++)
23 sum += (*arr) ; //对于剩下的少于4的数字，依次计算累加即可
24 return sum;
25 }

上述算法的时间复杂度时O(N/4)
从上面的例子看出，使用NEON函数很简单，只需要将依次处理，变为批处理（如上面的每次处理4个）。

上面用到的函数有：
float32x4_t vdupq_n_f32 (float32_t value)
将value复制4分存到返回的寄存器中

float32x4_t vld1q_f32 (float32_t const * ptr)
从数组中依次Load4个元素存到寄存器中

相应的 有void vst1q_f32 (float32_t * ptr, float32x4_t val)
将寄存器中的值写入数组中

float32x4_t vaddq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b)
返回两个寄存器对应元素之和 r = a+b

相应的 有float32x4_t vsubq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b)
返回两个寄存器对应元素之差 r = a-b

float32_t vgetq_lane_f32 (float32x4_t v, const int lane)
返回寄存器某一lane的值

其他常用的函数还有：

float32x4_t vmulq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b)
返回两个寄存器对应元素之积 r = a*b

float32x4_t vmlaq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b, float32x4_t c)
r = a +b*c

float32x4_t vextq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b, const int n)
拼接两个寄存器并返回从第n位开始的大小为4的寄存器 0<=n<=3
例如
a: 1 2 3 4
b: 5 6 7 8
vextq_f32(a,b,1) -> r: 2 3 4 5
vextq_f32(a,b,2) -> r: 3 4 5 6
vextq_f32(a,b,3) -> r: 4 5 6 7

1 float32x4_t sum = vdupq_n_f32(0);
2 float _a[] = {1,2,3,4}, _b[] = {5,6,7,8} ;
3 float32x4_t a = vld1q_f32(_a), b = vld1q_f32(_b) ;
4 float32x4_t sum1 = vfmaq_laneq_f32(sum, a, b, 0);
5 sum + a**b[0]
6 (0,0,0,0) + (1*5, 2*5, 3*5, 4*5) = (5, 10 ,15 ,20)
7 float32x4_t sum2 = vfmaq_laneq_f32(sum1, a, b, 1);
8 float32x4_t sum3 = vfmaq_laneq_f32(sum2, a, b, 2);

其他常用的函数可以参考开发网站
https://developer.arm.com/technologies/neon/intrinsics
NEON函数介绍：
https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/38085781
总之，NEON学习入门很快，但如果想要更精深，就需要多花些时间和功夫在上面。

原文链接：https://blog.csdn.net/kakasxin/article/details/103912832

参考-1 ： https://www.jianshu.com/p/16aa1b4907d8