ARM處理器NEON編程及優(yōu)化技巧——處理剩余的元素
關(guān)鍵字: ARM NEON Cortex-A8 cache 對齊
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201611/317425.htm剩余的元素Leftovers
通常NEON會向量處理從4個(gè)到16個(gè)元素長度的數(shù)據(jù),如果你發(fā)現(xiàn)你的數(shù)組不是這個(gè)這個(gè)長度的整數(shù)倍,你就需要單獨(dú)處理那些剩下來的幾個(gè)元素。如你每次可以使用NEON來加載處理并存儲8個(gè)元素的數(shù)據(jù),但是你的數(shù)組有21個(gè)元素,你就需要先迭代兩次,然后第三次,你只剩下5個(gè)元素,此時(shí)應(yīng)該如何處理呢?
Fixing Up修復(fù)處理方式
有三種處理方式來處理剩下來的元素,這些方法的需求、性能和代碼大小不同,下面順序介紹,從速度最快的方法開始。
Larger Arrays更大的數(shù)組
如果改變你要處理的數(shù)組大小,比如增加數(shù)組大小到向量大小的整數(shù)倍,這樣就能在最后一次數(shù)據(jù)處理時(shí)也按照向量大小處理而不會把臨近的數(shù)據(jù)損壞。如上面的例子里,把數(shù)組大小增加到24個(gè)元素,這樣就能用NEON用3次迭代完成所有的數(shù)據(jù)處理而不會損壞周邊數(shù)據(jù)。
圖1. 填補(bǔ)數(shù)組到向量的整數(shù)個(gè)大小
注意事項(xiàng)Notes
- 分配更大的數(shù)組需要更多的存儲空間,這會增加相當(dāng)大的空間如果包含非常多的短數(shù)組;
- 在數(shù)組后面填補(bǔ)的數(shù)據(jù)元素需要初始化為一個(gè)不會影響到結(jié)果的值,例如你要做加法,那這個(gè)新元素需要初始化為0以影響計(jì)算結(jié)果。
- 一些情況下,可能沒法初始化填充的數(shù)據(jù),無論填充什么都會影響計(jì)算的結(jié)果;
Code Fragment代碼片段實(shí)例
@ r0 是輸入的數(shù)組指針;
@ r1 是輸出數(shù)組指針;
@ r2 是數(shù)組數(shù)據(jù)的長度;
假設(shè)數(shù)組長度大于0,是向量大小的整數(shù)倍,并且大于或者等于數(shù)組的長度;
add r2, r2, #7 @ 數(shù)據(jù)長度加上向量長度-1
lsr r2, r2, #3 @ 把數(shù)組長度變成向量個(gè)數(shù),即除以向量大小8
loop:
subs r2, r2, #1 @ 減少循環(huán)計(jì)數(shù)器個(gè)數(shù)
vld1.8 {d0}, [r0]! @ 從數(shù)組加載8個(gè)元素,從地址r0到寄存器d0,然后更新地址寄存器r0到下一個(gè)向量地址;
...
... @ 處理在d0寄存器的數(shù)據(jù)
...
vst1.8 {d0}, [r1]! @ 把8個(gè)結(jié)果元素保存到輸出數(shù)組,更新地址r1到下一個(gè)向量
bne loop @ 如果r2不等于0,繼續(xù)循環(huán)
Overlapping重疊計(jì)算
如果進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的操作合適的話,可以考慮把剩余部分的元素通過重疊計(jì)算的方式處理,這就會把某些重疊部分的元素計(jì)算兩次。如下面的例子里,第一次迭代計(jì)算元素0到7,第一次計(jì)算5到12,第三次計(jì)算13到20。從而第一次計(jì)算和第二次計(jì)算重疊的元素5到7就被計(jì)算了兩次。
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圖2. 重疊向量,在橙色區(qū)域的數(shù)據(jù)計(jì)算兩次
Notes需要事項(xiàng)
- 重疊處理只適用于需要處理的數(shù)組長度不會隨著每次迭代而改變的情況,但不適用于每次迭代結(jié)果改變的情況,如累加計(jì)算,這樣重疊部分的數(shù)據(jù)會被計(jì)算兩次;
- 數(shù)組內(nèi)元素的個(gè)數(shù)至少大于一次完整迭代的向量大小;
Code Fragment代碼片段實(shí)例
@ r0 是輸入的數(shù)組指針;
@ r1 是輸出數(shù)組指針;
@ r2 是數(shù)組數(shù)據(jù)的長度;
假設(shè)數(shù)據(jù)操作冪等,并且數(shù)組長度大于等于一個(gè)向量大小長度。
ands r3, r2, #7 @ 計(jì)算每次處理完整個(gè)向量后剩余元素個(gè)數(shù),使用與操作
beq loopsetup @ 如果剩余元素個(gè)數(shù)為0,則數(shù)組長度是整數(shù)個(gè)向量大小,不用重疊計(jì)算,單獨(dú)處理第一個(gè)元素部分
vld1.8 {d0}, [r0], r3 @ 加載數(shù)組第一個(gè)向量,然后更新數(shù)組大小為剩余元素個(gè)數(shù)r3內(nèi)保持
...
... @ 處理d0寄存器內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)
...
vst1.8 {d0}, [r1], r3 @ 保持8個(gè)元素到輸出數(shù)組,更新指針,然后開始處理循環(huán)
loopsetup:
lsr r2, r2, #3 @ 把數(shù)組長度除以8,計(jì)算循環(huán)迭代次數(shù),若干元素跟第一次迭代的重疊
loop:
subs r2, r2, #1 @ 減少循環(huán)計(jì)數(shù)器個(gè)數(shù)
vld1.8 {d0}, [r0]! @ 從數(shù)組加載8個(gè)元素,從地址r0到寄存器d0,然后更新地址寄存器r0到下一個(gè)向量地址;
...
... @ 處理在d0寄存器的數(shù)據(jù)
...
vst1.8 {d0}, [r1]! @ 把8個(gè)結(jié)果元素保存到輸出數(shù)組,更新地址r1到下一個(gè)向量
bne loop @ 如果r2不等于0,繼續(xù)循環(huán)
單個(gè)元素的計(jì)算過程Single Elements
NEON提供了能處理向量里的單一元素的加載和存儲指令,用這些指令,你能加載包含一個(gè)元素的部分向量,處理它然后把結(jié)果保存到內(nèi)存。如下面的例子,前兩次的迭代處理跟前面類似,處理元素0到7以及8到15,剩下的5個(gè)元素可以在第三次迭代處理,加載處理并存儲單一的元素。
圖3. 處理單一的元素實(shí)例
注意事項(xiàng)
- 這種方法比前面的兩種方法速度要慢,每個(gè)元素的處理都需要單獨(dú)進(jìn)行;
- 這種的剩余元素處理方法需要兩個(gè)迭代循環(huán),第一個(gè)處理向量的循環(huán),還有處理剩余元素的循環(huán),這會增加代碼大小;
- NEON的單一元素加載只改變目標(biāo)元素的值,而保留其他的元素不變,如果你向量計(jì)算的指令會在一個(gè)向量間反復(fù)計(jì)算,如VPADD,這些寄存器需要在第一個(gè)元素加載時(shí)初始化。
代碼片段
@ r0 是輸入的數(shù)組指針;
@ r1 是輸出數(shù)組指針;
@ r2 是數(shù)組數(shù)據(jù)的長度;
lsrs r3, r2, #3 @ 計(jì)算向量循環(huán)迭代的次數(shù)
beq singlesetup @ 如果沒有完整的一次迭代向量計(jì)算,則跳轉(zhuǎn)到單一元素處理循環(huán)
@ 處理向量循環(huán)
vectors:
subs r3, r3, #1 @減少循環(huán)計(jì)數(shù)器個(gè)數(shù)
vld1.8 {d0}, [r0]! @ 從數(shù)組加載8個(gè)元素,從地址r0到寄存器d0,然后更新地址寄存器r0到下一個(gè)向量地址;
...
... @ 處理在d0寄存器的數(shù)據(jù)
...
vst1.8 {d0}, [r1]! @ 把8個(gè)結(jié)果元素保存到輸出數(shù)組,更新地址r1到下一個(gè)向量
bne vectors @如果r3不等于0,繼續(xù)循環(huán)
singlesetup:
ands r3, r2, #7 @ 計(jì)算單一元素迭代的次數(shù)
beq exit @ 如果單一元素計(jì)算次數(shù)為0,則跳轉(zhuǎn)退出
@ 處理單一元素的循環(huán)
singles:
subs r3, r3, #1 @減少循環(huán)計(jì)數(shù)器個(gè)數(shù)
vld1.8 {d0[0]}, [r0]! @從數(shù)組加載單一元素,從地址r0到寄存器d0,然后更新地址寄存器r0到下一個(gè)地址
...
... @ 處理在d0[0]內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)
...
vst1.8 {d0[0]}, [r1]! @ 保存單一元素結(jié)果到輸出數(shù)組,更新指針地址
bne singles @如果r3不等于0,繼續(xù)循環(huán)
exit:
其他的考慮
在開始處還是結(jié)束處
用重疊計(jì)算的方式以及用單一元素處理都能在數(shù)組開始處或者結(jié)束處處理,因而代碼就要考慮兩種實(shí)現(xiàn)方式哪種效率高些,哪個(gè)更適合你的系統(tǒng)應(yīng)用。
數(shù)據(jù)對齊
加載或者存儲指令的地址應(yīng)該對齊到cache line,這樣內(nèi)存的訪問效率更高。這樣就需要在Cortex-A8的處理器上至少16字對齊,如果你不能把輸入和輸出數(shù)組的起始地址對齊到16字,你就必須處理開始和結(jié)束數(shù)據(jù)處理的那若干個(gè)元素以使得后續(xù)的數(shù)據(jù)訪問是對齊到cache行的。為了使用內(nèi)存對齊的方式訪問內(nèi)存以提高速度,你在使用NEON指令時(shí)需要使用諸如64或者128或者256等地址限定符來制定加載和存儲指令。你可以比較發(fā)出一個(gè)對齊的訪問和非對齊訪問的性能,以下是始終周期的頁面Cortex-A8 TRM.
使用ARM來做修復(fù)
在使用單個(gè)元素處理的情況下,你可以使用ARM指令來進(jìn)行單個(gè)元素的操作,但是同時(shí)使用ARM和NEON來訪問同一塊區(qū)域的內(nèi)存會降低系統(tǒng)性能,因?yàn)閺腁RM的流水線發(fā)出的寫操作會在NEON的流水線完成之后才能進(jìn)行。因而你要盡量的避免在ARM和NEON的代碼里同時(shí)訪問同一塊內(nèi)存區(qū)域(當(dāng)然,這同一塊內(nèi)存區(qū)域也對應(yīng)于同一個(gè)cache line)
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