ARM中乘法和存储的霓虹灯优化
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【中文标题】ARM中乘法和存储的霓虹灯优化【英文标题】:Neon Optimization for multiplication and store in ARM 【发布时间】:2018-03-15 17:50:36 【问题描述】:使用 ARM Cortex A15 板,我正在尝试通过使用 NEON 内在函数来优化完美运行的 C 代码。
编译器:ubuntu 12.04 上的 gcc 4.7
标志:-g -O3 -mcpu=cortex-a15 -mfpu=neon-vfpv4 -ftree-vectorize -DDRA7XX_ARM -DARM_PROC -DSL -funroll-loops -ftree-loop-ivcanon -mfloat-abi=hard
我想做下面的函数,它只是一个简单的加载->乘法->存储。
这里有一些参数: *input 是一个指向大小为 40680 的数组的指针,完成循环后,指针应保留当前位置,并通过输入指针对下一个输入流执行相同操作。
float32_t A=0.7;
float32_t *ptr_op=(float*)output[9216];
float32x2_t reg1;
for(i= 0;i< 4608;i+=4)
/*output[(2*i)] = A*(*input); // C version
input++;
output[(2*i)+1] = A*(*input);
input++;*/
reg1=vld1q_f32(input++); //Neon version
R_N=vmulq_n_f32(reg1,A);
vst1q_f32(ptr_op++,R_N);
我想知道我在这个循环中哪里出错了,因为它看起来很简单。
这是我的相同的汇编实现。我走的方向正确吗???
__asm__ __volatile__(
"\t mov r4, #0\n"
"\t vdup.32 d1,%3\n"
"Lloop2:\n"
"\t cmp r4, %2\n"
"\t bge Lend2\n"
"\t vld1.32 d0, [%0]!\n"
"\t vmul.f32 d0, d0, d1\n"
"\t vst1.32 d0, [%1]!\n"
"\t add r4, r4, #2\n"
"\t b Lloop2\n"
"Lend2:\n"
: "=r"(input), "=r"(ptr_op), "=r"(length), "=r"(A)
: "0"(input), "1"(ptr_op), "2"(length), "3"(A)
: "cc", "r4", "d1", "d0");
【问题讨论】:
问题是什么?有错误要报告吗? 您需要从上一个问题中了解 cmets。 NEON 做得不好(正如您在上面所做的那样)不会比标量指令执行得更好。您需要使用大量寄存器来隐藏管道和内存延迟。如果这没有意义,那么您需要在编写 NEON 代码之前了解它。 你能解释一下这些问题在我的循环中发生在哪里吗?? 【参考方案1】:嗯嗯,你的代码首先编译了吗?我不知道您可以将向量乘以浮点标量。可能编译器确实为您转换了。
无论如何,您必须了解大多数 NEON 指令都具有较长的延迟。除非您正确隐藏它们,否则您的代码不会比标准 C 版本快,甚至更慢。
vld1q..... // 1 cycle
// 4 cycles latency + potential cache miss penalty
vmulq..... // 2 cycles
// 6 cycles latency
vst1q..... // 1 cycle
// 2 cycles loop overhead
上面的示例大致显示了每次迭代所需的周期。
如您所见,最少 18 个周期/迭代,其中只有 4 个周期用于实际计算,而 14 个周期被毫无意义地浪费了。
它叫做RAW dependency
(写后读)
隐藏这些延迟的最简单且实际上唯一的方法是循环展开:一种很深的方法。
每次迭代展开四个向量通常就足够了,如果您不介意代码长度,八个甚至更好。
void vecMul(float * pDst, float * pSrc, float coeff, int length)
const float32x4_t scal = vmovq_n_f32(coeff);
float32x4x4_t veca, vecb;
length -= 32;
if (length >= 0)
while (1)
do
length -= 32;
veca = vld1q_f32_x4(pSrc++);
vecb = vld1q_f32_x4(pSrc++);
veca.val[0] = vmulq_f32(veca.val[0], scal);
veca.val[1] = vmulq_f32(veca.val[1], scal);
veca.val[2] = vmulq_f32(veca.val[2], scal);
veca.val[3] = vmulq_f32(veca.val[3], scal);
vecb.val[0] = vmulq_f32(vecb.val[0], scal);
vecb.val[1] = vmulq_f32(vecb.val[1], scal);
vecb.val[2] = vmulq_f32(vecb.val[2], scal);
vecb.val[3] = vmulq_f32(vecb.val[3], scal);
vst1q_f32_x4(pDst++, veca);
vst1q_f32_x4(pDst++, vecb);
while (length >= 0);
if (length <= -32) return;
pSrc += length;
pDst += length;
///////////////////////////////////////////////////////////////
if (length & 16)
veca = vld1q_f32_x4(pSrc++);
if (length & 8)
vecb.val[0] = vld1q_f32(pSrc++);
vecb.val[1] = vld1q_f32(pSrc++);
if (length & 4)
vecb.val[2] = vld1q_f32(pSrc++);
if (length & 2)
vld1q_lane_f32(pSrc++, vecb.val[3], 0);
vld1q_lane_f32(pSrc++, vecb.val[3], 1);
if (length & 1)
vld1q_lane_f32(pSrc, vecb.val[3], 2);
veca.val[0] = vmulq_f32(veca.val[0], scal);
veca.val[1] = vmulq_f32(veca.val[1], scal);
veca.val[2] = vmulq_f32(veca.val[2], scal);
veca.val[3] = vmulq_f32(veca.val[3], scal);
vecb.val[0] = vmulq_f32(vecb.val[0], scal);
vecb.val[1] = vmulq_f32(vecb.val[1], scal);
vecb.val[2] = vmulq_f32(vecb.val[2], scal);
vecb.val[3] = vmulq_f32(vecb.val[3], scal);
if (length & 16)
vst1q_f32_x4(pDst++, veca);
if (length & 8)
vst1q_f32(pDst++, vecb.val[0]);
vst1q_f32(pDst++, vecb.val[1]);
if (length & 4)
vst1q_f32(pDst++, vecb.val[2]);
if (length & 2)
vst1q_lane_f32(pDst++, vecb.val[3], 0);
vst1q_lane_f32(pDst++, vecb.val[3], 1);
if (length & 1)
vst1q_lane_f32(pDst, vecb.val[3], 2);
现在我们正在处理 8 个独立向量,因此延迟被完全隐藏,潜在的缓存未命中惩罚以及平坦循环开销相当小。
【讨论】:
PS:如果您使用的是旧编译器,它可能无法识别float32x4x4_t
。在这种情况下,您别无选择,只能将 vec1~vec8 声明为float32x4_t
,并相应地映射它们。谈到 NEON,编写汇编代码比 IMO 更能得到回报。
float32x2_tvmul_n_f32(float32x2_t a, float32_t b);这是来自 arm 参考指南,所以我尝试编写的任何代码都来自那里,是的,现在我非常清楚地看到在这些情况下组装如何更好
veca = vld1q_f32_x4(pSrc++)
gcc 不支持这个,所以我映射它veca.val[0] to [3]
,然后它编译但我想我的编译器又毁了它,周期急剧增加。
@Skynet NEON 内在函数在 GCC 版本 6.x 中得到了改进。如果可以的话,你应该试一试。是什么阻止您使用汇编?
我正在做这些作为我实习的一部分,gcc 4.7 是我得到的,我不能更改它,你能看看我在问题中的内联程序集吗?提供您的意见。谢谢。以上是关于ARM中乘法和存储的霓虹灯优化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章