📌  相关文章
📜  SIMD阵列处理器的操作(1)

📅  最后修改于: 2023-12-03 15:05:12.866000             🧑  作者: Mango

SIMD阵列处理器的操作

简介

SIMD (Single Instruction, Multiple Data)是指向量运算或者并行运算技术。通过向量化或者并行化，可以将多个数据按照同一个操作进行处理，提高运算效率。SIMD技术广泛应用于图像处理、音频处理和计算机游戏等领域。

SIMD阵列处理器是一种专门用于向量运算的处理器。它具有高度的并行性和向量化能力，可以在短时间内完成大量计算任务。SIMD阵列处理器通常由多个处理单元（PE）组成，每个处理单元可以执行相同的操作，但操作的数据不同。

数据类型

SIMD阵列处理器支持的数据类型通常包括整型、浮点型和向量类型。下面是一些常见的数据类型及其对应的向量类型：

  • int8_t：8位整型，对应的向量类型是int8x16_t，即16个8位整型组成的向量。
  • int16_t：16位整型，对应的向量类型是int16x8_t，即8个16位整型组成的向量。
  • int32_t：32位整型，对应的向量类型是int32x4_t，即4个32位整型组成的向量。
  • float：单精度浮点数，对应的向量类型是float32x4_t，即4个单精度浮点数组成的向量。
SIMD指令

SIMD阵列处理器支持的指令通常包括算术运算、逻辑运算、位运算等。

算术运算指令

算术运算指令主要包括加、减、乘、除等操作。下面是一些常用的算术运算指令以及对应的函数：

  • 加法：vaddq_*()，例如vaddq_s16()表示对两个int16x8_t类型的向量进行加法运算。
  • 减法：vsubq_*()，例如vsubq_s32()表示对两个int32x4_t类型的向量进行减法运算。
  • 乘法：vmulq_*()，例如vmulq_f32()表示对两个float32x4_t类型的向量进行乘法运算。
  • 除法：vdivq_*()，例如vdivq_f32()表示对两个float32x4_t类型的向量进行除法运算。
逻辑运算指令

逻辑运算指令主要包括与、或、异或、取反等操作。下面是一些常用的逻辑运算指令以及对应的函数：

  • 与：vandq_*()，例如vandq_s8()表示对两个int8x16_t类型的向量进行与运算。
  • 或：vorq_*()，例如vorq_u16()表示对两个uint16x8_t类型的向量进行或运算。
  • 异或：veorq_*()，例如veorq_s32()表示对两个int32x4_t类型的向量进行异或运算。
  • 取反：vmvnq_*()，例如vmvnq_u8()表示对一个uint8x16_t类型的向量进行取反运算。
位运算指令

位运算指令主要包括移位、屏蔽、提取等操作。下面是一些常用的位运算指令以及对应的函数：

  • 移位：vshfq_*()，例如vshlq_u8()表示对一个uint8x16_t类型的向量进行左移位操作。
  • 屏蔽：vbitrq_*()，例如vbitrq_s8()表示对一个int8x16_t类型的向量进行屏蔽操作。
  • 提取：vextq_*()，例如vextq_s16()表示对两个int16x8_t类型的向量进行提取操作。
示例代码

下面是一个使用SIMD阵列处理器进行矩阵乘法运算的示例代码：

#include <arm_neon.h>

void matrix_multiply(float32_t *A, float32_t *B, float32_t *C, int m, int n, int k) {
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < k; j++) {
            float32x4_t sum = vdupq_n_f32(0.0);
            for (int l = 0; l < n; l += 4) {
                float32x4_t a = vld1q_f32(&A[i * n + l]);
                float32x4_t b = vld1q_f32(&B[j * n + l]);
                sum = vmlaq_f32(sum, a, b);
            }
            C[i * k + j] = vaddvq_f32(sum);
        }
    }
}

该代码中使用了vdupq_n_f32()函数生成一个所有元素都为0的向量sum，使用vld1q_f32()函数从矩阵中读取一个float32x4_t类型的向量。使用vmlaq_f32()函数进行矩阵乘法运算，将所有结果累加到sum向量中。最后使用vaddvq_f32()函数将sum向量中的四个元素相加，得到最终结果。

参考资料