ARM NEON指令集优化理论与实践

ARM NEON指令集优化理论与实践

一．简介

NEON就是一种基于SIMD思想的ARM技术，相比于ARMv6或之前的架构，NEON结合了64-bit和128-bit的SIMD指令集，提供128-bit宽的向量运算(vector operations)。NEON技术从ARMv7开始被采用，目前可以在ARM Cortex-A和Cortex-R系列处理器中采用。NEON在Cortex-A7、Cortex-A12、Cortex-A15处理器中被设置为默认选项，但是在其余的ARMv7 Cortex-A系列中是可选项。NEON与VFP共享了同样的寄存器，但它具有自己独立的执行流水线。

二. NEON寄存器

三. NEON指令集

所有的支持NEON指令都有一个助记符V，下面以32位指令为例，说明指令的一般格式：

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

• <mod>
• Q: The instruction uses
  saturating arithmetic, so that the result is saturated within the range
  of the specified data type, such as VQABS, VQSHL etc.
• H: The instruction will
  halve the result. It does this by shifting right by one place
  (effectively a divide by two with truncation), such as VHADD, VHSUB.
• D: The instruction doubles
  the result, such as VQDMULL, VQDMLAL, VQDMLSL and VQ{R}DMULH.
• R: The instruction will
  perform rounding on the result, equivalent to adding 0.5 to the result
  before truncating, such as VRHADD, VRSHR.
• <op> - the operation (for example, ADD, SUB, MUL).
• <shape> - Shape，即前文中的Long
  (L), Wide (W), Narrow (N).
• <cond> - Condition, used with IT instruction.
• <.dt> - Data type, such as s8, u8, f32 etc.
• <dest> - Destination.
• <src1> - Source operand 1.
• <src2> - Source operand 2.

注: {} 表示可选的参数。

比如：

VADD.I16
D0, D1, D2   @ 16位加法

VMLAL.S16
Q2, D8, D9  @ 有符号16位乘加

四．NEON支持的指令总结

1. 运算：和、差、积、商
2. 共享的 NEON 和 VFP 指令：涉及加载、多寄存器间的传送、存储

五.  NEON 优化技术

在利用NEON优化程序时，有下述几项比较通用的优化技巧。

1. 降低数据依赖性

在ARM v7-A NEON指令通常需要3～9个指令周期，NEON指令比ARM指令需要更多周期数。因此，为了减少指令延时，最好避免将当前指令的目的寄存器当作下条指令的源寄存器。如下例所示：

/***************************************************************/

// C代码

float SumSquareError_C(const float* src_a, const float*
src_b, int count)

{

float sse = 0u;

int i;

for (i = 0; i
< count; ++i) {

float diff =
src_a[i] - src_b[i];

sse +=
(float)(diff * diff);

}

return sse;

}

// NEON实现一

float SumSquareError_NEON1(const float* src_a, const
float* src_b, int count)

{

float sse;

asm volatile (

"veor    q8, q8, q8                        \n"

"veor    q9, q9, q9                        \n"

"veor    q10, q10, q10                     \n"

"veor    q11, q11, q11                     \n"

"1:                                         
\n"

"vld1.32     {q0, q1},
[%0]!               \n"

"vld1.32     {q2, q3},
[%0]!               \n"

"vld1.32     {q12, q13},
[%1]!             \n"

"vld1.32     {q14, q15},
[%1]!             \n"

"subs       %2, %2, #16                    \n"

// q0, q1, q2,
q3 是vsub的目的地寄存器.

// 也是vmla的源寄存器。

"vsub.f32   q0, q0, q12                    \n"

"vmla.f32   q8, q0, q0                     \n"

"vsub.f32   q1, q1, q13                    \n"

"vmla.f32   q9, q1, q1                     \n"

"vsub.f32   q2, q2, q14                    \n"

"vmla.f32   q10, q2, q2                    \n"

"vsub.f32   q3, q3, q15                    \n"

"vmla.f32   q11, q3, q3                    \n"

"bgt        1b                             \n"

"vadd.f32   q8, q8, q9                     \n"

"vadd.f32   q10, q10,
q11                  \n"

"vadd.f32   q11, q8, q10                   \n"

"vpadd.f32  d2, d22, d23                   \n"

"vpadd.f32  d0, d2, d2                     \n"

"vmov.32    %3, d0[0]                      \n"

:
"+r"(src_a),

"+r"(src_b),

"+r"(count),

"=r"(sse)

:

: "memory",
"cc", "q0", "q1", "q2", "q3",
"q8", "q9", "q10",
"q11","q12", "q13","q14",
"q15");

return sse;

}

// NEON实现二

float SumSquareError_NEON2(const float* src_a, const
float* src_b, int count)

{

float sse;

asm volatile (

"veor    q8, q8, q8                        \n"

"veor    q9, q9, q9                        \n"

"veor    q10, q10, q10                     \n"

"veor    q11, q11, q11                     \n"

"1:                                         
\n"

"vld1.32     {q0, q1},
[%0]!               \n"

"vld1.32     {q2, q3},
[%0]!               \n"

"vld1.32     {q12, q13},
[%1]!             \n"

"vld1.32     {q14, q15},
[%1]!             \n"

"subs       %2, %2, #16                    \n"

"vsub.f32   q0, q0, q12                    \n"

"vsub.f32   q1, q1, q13                    \n"

"vsub.f32   q2, q2, q14                    \n"

"vsub.f32   q3, q3, q15                    \n"

"vmla.f32   q8, q0, q0                     \n"

"vmla.f32   q9, q1, q1                     \n"

"vmla.f32   q10, q2, q2                    \n"

"vmla.f32   q11, q3, q3                    \n"

"bgt        1b                             \n"

"vadd.f32   q8, q8, q9                     \n"

"vadd.f32   q10, q10, q11                  \n"

"vadd.f32   q11, q8, q10                   \n"

"vpadd.f32  d2, d22, d23                   \n"

"vpadd.f32  d0, d2, d2                     \n"

"vmov.32    %3, d0[0]                      \n"

:
"+r"(src_a),

"+r"(src_b),

"+r"(count),

"=r"(sse)

:

:
"memory", "cc", "q0", "q1",
"q2", "q3", "q8", "q9",
"q10", "q11", "q12", "q13","q14",
"q15");

return sse;

}

/***************************************************************/

在NEON实现一中，我们把目的寄存器立刻当作源寄存器；在NEON实现二中，我们重新排布了指令，并给予目的寄存器尽量多的延时。经过测试实现二比实现一快30%。由此可见，降低数据依赖性对于提高程序性能有重要意义。一个好消息是编译器能自动调整NEON
intrinsics以降低数据依赖性。这个利用NEON intrinsics的一个很大优势。

2. 减少跳转

NEON指令集没有跳转指令，当需要跳转时，我们需要借助ARM指令。在ARM处理器中，分支预测技术被广泛使用。但是一旦分支预测失败，惩罚还是比较高的。因此我们最好尽量减少跳转指令的使用。其实，在有些情况下，我们可以用逻辑运算来代替跳转，如下例所示：

ARM NEON指令集提供了下列指令来帮助用户实现上述逻辑实现：

/***************************************************************/

// C实现

if( flag )

{

dst[x *
4]     = a;

dst[x * 4 +
1] = a;

dst[x * 4 + 2] = a;

dst[x * 4 +
3] = a;

}

else

{

dst[x *
4]     = b;

dst[x * 4 +
1] = b;

dst[x * 4 +
2] = b;

dst[x * 4 +
3] = b;

}

// NEON实现

//dst[x * 4]     =
(a&Eflag) | (b&~Eflag);

//dst[x * 4 + 1] = (a&Eflag) | (b&~Eflag);

//dst[x * 4 + 2] = (a&Eflag) | (b&~Eflag);

//dst[x * 4 + 3] = (a&Eflag) | (b&~Eflag);

VBSL qFlag, qA, qB

/***************************************************************/

• VCEQ, VCGE, VCGT, VCLE, VCLT……

• VBIT, VBIF, VBSL……

减少跳转，不仅仅是在NEON中使用的技巧，是一个比较通用的问题。即使在C程序中，这个问题也是值得注意的。

3. 其它技巧

在ARM NEON编程时，一种功能有时有多种实现方式，但是更少的指令不总是意味着更好的性能，要依据测试结果和profiling数据，具体问题具体分析。下面列出来我遇到的一些特殊情况。

4. 浮点累加指令

通常情况下，我们会用VMLA/VMLS来代替VMUL + VADD/
VMUL + VSUB，这样使用较少的指令，完成更多的功能。但是与浮点VMUL相比，浮点VMLA/VMLS具有更长的指令延时，如果在指令延时中间不能插入其它计算的情况下，使用浮点VMUL + VADD/ VMUL + VSUB反而具有更好的性能。

一个真实例子就是Ne10库函数的浮点FIR函数。代码片段如下所示：

实现1：在两条VMLA指令之间，仅有VEXT指令。而根据指令延时表，VMLA需要9个周期。

实现2：对于qAcc0，依然存在指令延时。但是VADD/VMUL只需要5个周期。