ARM NEON在矩阵&向量计算中的加速

一、概述

NEON是ARM上使用的一种SIMD（Single Instruction Multiple Data – 单指令多数据）指令集。可实现64位/128位的并行计算。简单理解就是一个计算指令，可以指定4个Float和4个Float并行计算（也可以是其他数据类型，但是必须包含在64位/128位内），得到4个Float结果。而不是一次只能一个Float和一个Float的计算。

比如在RGB颜色转灰色时，计算公式为：Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114，计算过程是由3个float乘法，2个加发组成，共有5个计算指令；如果直接使用NEON指令，就是可以直接通过一个指令计算完成，提升80%的理论性能。

矩阵计算就更为明显，在4×4的矩阵和4个元素的向量相乘时，有16个float乘法和12个加法计算；NEON可以4个指令直接计算，提升的性能更明显。

当然，这种计算需要是一种矩阵或者像素计算密集型的场景，比如RGB图片转黑白色，不通过GPU加速，而是通过CPU计算的场景；有多个3D模型，每帧需要为每个3D模型进行矩阵计算等等。

二、NEON在矩阵&向量中的计算示例

向量的点积运算示例（这里向量以4个元素为例，前3个元素通常表示3D空间的xyz坐标，第4个元素w用于齐次坐标；也可以表示颜色的RGBA）。两个向量分别是：，，向量的点积计算公式：。对应的NEON加速代码如下：

类似vdupq_n_f32、vld1q_f32、vmlaq_f32、vadd_f32、vget_lane_f32等等APIs，都是ARM NEON的intrinsics指令，C格式的API。并且这些APIs都定义在arm_neon.h头文件中。ARM NEON指令有两种实现方式，一种就是示例中的Intrinsics指令，另外一种就是直接使用NEON的汇编指令，嵌入到C语言代码中。我们这里只是以Intrinsics指令为例，汇编指令在原理上一样。

三、示例代码中APIs的说明

3.1 ARM NEON向量寄存器

向量寄存器用来存放向量数据，每个向量元素的类型必须相同。这个向量寄存器有128位，AArch64有32个这个寄存器，AArch32/Armv7有16个这个寄存器。

每个寄存器可以表示2个double float类型数据（每个数据占用64位），4个float类型数据（每个数据占用32位），8个short类型数据（每个数据占用16位），16个byte类型数据（每个数据占用8位）。数据类型可以是整形，也可以是浮点数，只要占用位数对齐，类型统一即可。

3.2 示例说明

在计算时，第一步是要把C代码中定义的数据（数组的形式存在，在运行栈中，或者在堆中）加载到向量寄存器中，第二步通过寄存器进行并行计算，第三步把结果写入到指定寄存器，第四步寄存器结果写入C代码对应的变量中（即C语言的栈或者堆中）。

第一步：vld1q_f32的意思就是把” A + k”地址指向的内容加载到向量寄存器。f32的意思是，一个值是32位。这个命令是从指定地址，连续复制数据到寄存器，并填满寄存器。比如，这里一个数据是32位，一个寄存器128位，也就是这个命令会连续填充4个f32值。说明：这里是多对（“K”个）向量进行点积计算。

第二步：vmlaq_f32意思是把两个寄存器中，并行4个通道的4个f32分别对应相乘，同时把结果和保存结果的寄存器对应通道进行累加。

第三步：vget_high_f32、vget_low_f32是取寄存器的高位和低位（按照f32的type，分别有2个通道），vadd_f32就是获取高位2通道和低位2通道分别相加，存到一个float32x2_t数据格式用（f32类型，2通道）。vpadd_f32中的p是pairwise，意思是将参数两个向量的相邻数据进行计算，这里就是r自己的2个相邻通道相加。

第四步：vget_lane_f32比较简单，就是获取第一个参数寄存器中指定通道的值。这里就是第0通道的值。并写会到一个float值中。

四、点积的推广

这里的点积相对比较复杂，考虑到了一些通用性。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的类型数据即可。

如果计算矩阵(4×4)和向量(4通道)相乘，就是计算点积4次，并且结果分别放到float32x4_t类型的4个通道中。

如果是矩阵(4×4)相乘则是4个叉乘。

这四种情况可以自己根据上方点积的计算方式，独立写出。

五、数据类型和函数指令说明

其实NEON Intrinsics指令中，对使用的变量类型、函数定义做了扩展，便于记忆和理解。

比如下方的数据类型：

A. int是数据类型，可以是int/uint/float/poly等等。

B. 后边几个数字由‘x’号链接，第一个数字就是每个元素的大小，这里是bit，而非Byte，可以是8/16/32/64。

C. 第二个数字是通道。比如表示颜色的RGBA，就是4通道，每个通道可以用一个byte表示（这里其实就是int8类型）。表示3D空间坐标，可以是xyz，就是3通道。如果是一个2D平面，就是一个xy，2通道了。

D. 最后一个数字表示有多少个。比如一个3D空间坐标xyz，一个四边形有4个顶点，这里就可以表示4（这个值通常是一个2的次幂数）。

这里可以根据实际情况选择自己的数据类型。不过要注意，这里要和128位对齐，符合自己实际数据对齐逻辑，不能超出。

2.函数也有类似的表达方式，例如：

v表示的AArch32/Armv7的指令

p表示pairwise计算。这里表示的是a和b向量的相邻数据进行两两和操作，如下方的操作方式：

add就是加法，加减乘除普通计算，还有一些操作，比如加载、存储、移位、逻辑计算、类型转换等等。

q表示试用128位的向量计算器，不然就使用64位向量寄存器。

s8就是数类型了，可以是：u8、s8、u16、s16、u32、s32、f32、f64。

更多的内容可以在底部参考资料中，找到相关内容。

通过数据类型和函数类型，我们就可以根据实际情况，结合这些函数，封装我们自己的加速代码逻辑，达到优化的目的。

六、总结

这里只是对点积计算方式进行了解析，同时对于其他情况的推广。其实对于int、char等类型可以类比计算。对像素、向量、矩阵等等的计算会成倍提升（理论性能提升16、8、4、2倍不等，根据实际类型确定）。特别是在移动端，图形计算、图形处理领域，CPU性能遇到瓶颈，进行性能优化时，NEON指令是一个不错的优化点。

参考资料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/441686632

https://zhuanlan.zhihu.com/p/431971424

https://blog.csdn.net/yutianzuijin/article/details/79944292

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