float32x4_tres=vdupq_n_f32(0.f);// 存储的四个 float32 都初始化为 0 1. 2.vzipq_f32 float32x4x2_tq4=vzipq_f32(q0,q1); 1. 3.vuzpq_f32 float32x4x2_tret=vuzpq_f32(q0,q1); 1. 可见,打包 (zip)、拆包(unzip)并不是想当然的可逆的运算 4.vcombine_f32 float32x2_ta=vge...
int i,j; int M,N; int stride; N = weight->outputs; M = weight->inputs; stride = M; for(i = 0; i < N; i++){ float32x4_t r_sum = vdupq_n_f32(weight->inputs_bias[i] + weight->hidden_bias[i]); for(j = 0; j < M; j+= 4){ float32x4_t input_vec = vld1...
The Neon vmovq_n_f32 intrinsic can be directly substituted with the Helium vdupq_n_f32 intrinsic, for example: #define vmovq_n_emu_f32 vdupq_n_f32 The following code shows a simple, direct conversion of the Neon implementation to Helium: void mat_multiply_4x4_helium_direct(float32_t...
这里使用了一个for循环,当只是计算两个4元素向量的点积时,可以把for循环去掉,vmlaq_f32由vmull_f32替换即可。vmull_f32的原型:Result_t vmull_type(Vector_t N, Vector_t M),Result_t可以是float32x4_t,M和N就是left_vec和right_vec。 如果进行叉乘,则不需要进行第三步,直接返回一个float32x4_t的类...
1.vdupq_n_f32 float32x4_t res=vdupq_n_f32(0.f);// 存储的四个 float32 都初始化为 0 2.vzipq_f32 float32x4x2_t q4=vzipq_f32(q0,q1); 3.vuzpq_f32 float32x4x2_t ret=vuzpq_f32(q0,q1); 可见,打包 (zip)、拆包(unzip)并不是想当然的可逆的运算 ...
2.vdup_n 将标量赋值到向量每一个元素中, vdupq_n支持q寄存器操作, 下面的vmov_n作用同vdup_n 1int8_t vdup_1;2int8x8_t vdup_result;3vdup_result = vdup_n_s8(vdup_1); 3.vdup_lane 将输入向量中的每一个元素复制到目标向量的所有元素中 ...
float32x4_t q0 = vdupq_n_f32(bottom[j]); //加载输入数据b[0] float32x4_t m0 = vld1q_f32(g0); // 加载g[0][0],g[1][0],g[2][0],g[3][0] _sum0 = vmlaq_f32(_sum0, q0, m0); // 乘加计算 g0 += 4;
NEON采用SIMD架构,single instruction multy data,一条指令处理多个数据,NEON中这多个数据可以很多,而且配置灵活(8bit、16bit、32bit为单位,可多个单位数据),这是优势所在。 如下图,APU需要至少四条指令完成加操作,而NEON只需要1条,考虑到ld和st,节省的指令更多。
其中,后缀如果没有,表示64位并行;如果后缀是q,表示128位并行;如果后缀是l,表示长指令,输出数据的基本类型位数是输入的2倍;如果后缀是n,表示窄指令,输出数据的基本类型位数是输入的一半。 数据基本类型简写:s8,s16,s32,s64,u8,u16,u32,u64,f16,f32。
// 数组长度除4余数 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 for (; dim4 > 0; dim4--, arr += 4) // 每次同时访问4个数组元素 { float32x4_t data_vec = vld1q_f32(arr); //依次取4个元素存入寄存器vec sum_vec = vaddq_f32(sum_...