原文地址:https://blog.csdn.net/may0324/article/details/72847800
NEON 技术是 ARM Cortex™-A 系列处理器的 128 位 SIMD(单指令,多数据)架构扩展,旨在为消费性多媒体应用程序提供灵活、强大的加速功能,从而显著改善用户体验。它具有 32 个寄存器,64 位宽(双倍视图为 16 个寄存器,128 位宽。)
目前主流的iPhone手机和大部分android手机都支持ARM NEON加速,因此在编写移动端算法时,可利用NEON技术进行算法加速,以长度为4的寄存器大小为例,相应的提速倍数约是原始的4倍。

NEON 指令可执行“打包的 SIMD”处理:

寄存器被视为同一数据类型的元素的矢量 
数据类型可为:签名/未签名的 8 位、16 位、32 位、64 位单精度浮点 
指令在所有通道中执行同一操作

如下图所示:

本文主要介绍float32x4_t相关的结构及函数,
float32x4_t 可以理解为vector (4),同理typexN_t即为vector(N)。

在NEON编程中,对单个数据的操作可以扩展为对寄存器,也即同一类型元素矢量的操作,因此大大减少了操作次数。
这里以一个小例子来解释如何利用NEON内置函数来加速实现统计一个数组内的元素之和。

以C++代码为例:
原始算法代码如下:

#include <iostream> 
using namespace std; 
float sum_array(float *arr, int len) 
{ 
    if(NULL == arr || len < 1) 
    { 
        cout<<"input error\n"; 
        return 0; 
    } 
    float sum(0.0); 
    for(int i=0; i<len; ++i) {
        sum += *arr++; 
    } 
    return sum; 
}   

对于长度为N的数组,上述算法的时间复杂度时O(N)。
采用NEON函数进行加速:

#include <iostream> 
#include <arm_neon.h> //需包含的头文件 
using namespace std; 
float sum_array(float *arr, int len) 
{ 
    if(NULL == arr || len < 1) { 
        cout<<"input error\n"; 
        return 0; 
    } 
    int dim4 = len >> 2; // 数组长度除4整数 
    int left4 = len & 3; // 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_vec, data_vec);//ri = ai + bi 计算两组寄存器对应元素之和并存放到相应结果 
    } 
    float sum = vgetq_lane_f32(sum_vec, 0)+vgetq_lane_f32(sum_vec, 1)+vgetq_lane_f32(sum_vec, 2)+vgetq_lane_f32(sum_vec, 3);//将累加结果寄存器中的所有元素相加得到最终累加值 
    for (; left4>0; left4--, arr++) 
        sum += (*arr) ; //对于剩下的少于4的数字,依次计算累加即可 
    return sum; 
}

上述算法的时间复杂度时O(N/4)
从上面的例子看出,使用NEON函数很简单,只需要将依次处理,变为批处理(如上面的每次处理4个)。

上面用到的函数有:
float32x4_t vdupq_n_f32 (float32_t value)
将value复制4分存到返回的寄存器中

float32x4_t vld1q_f32 (float32_t const * ptr)
从数组中依次Load4个元素存到寄存器中

相应的 有void vst1q_f32 (float32_t * ptr, float32x4_t val)
将寄存器中的值写入数组中

float32x4_t vaddq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b)
返回两个寄存器对应元素之和 r = a+b

相应的 有float32x4_t vsubq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b)
返回两个寄存器对应元素之差 r = a-b

float32_t vgetq_lane_f32 (float32x4_t v, const int lane)
返回寄存器某一lane的值

其他常用的函数还有:

float32x4_t vmulq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b)
返回两个寄存器对应元素之积 r = a*b

float32x4_t vmlaq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b, float32x4_t c)
r = a +b*c

float32x4_t vextq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b, const int n)
拼接两个寄存器并返回从第n位开始的大小为4的寄存器 0<=n<=3
例如
a: 1 2 3 4
b: 5 6 7 8
vextq_f32(a,b,1) -> r: 2 3 4 5
vextq_f32(a,b,2) -> r: 3 4 5 6
vextq_f32(a,b,3) -> r: 4 5 6 7
其他常用的函数可以参考开发网站
https://developer.arm.com/technologies/neon/intrinsics

总之,NEON学习入门很快,但如果想要更精深,就需要多花些时间和功夫在上面。