我正在尝试使用NEON在iPhone ARM上针对特定问题实现Gauss-Newton优化.下面的第一个函数是我原来的C函数.第二个是我写的NEON asm代码.我每次运行100,000次,NEON版本比C版本长7-8倍.我认为加载(vld1.32)是大部分时间.我通过删除一些指令进行了实验.
有没有人对这个问题有任何见解?谢谢!
template<class T>
inline void GaussNewtonOperationJtr8x8(T Jtr[8], const T J[8], T residual)
{
Jtr[0] -= J[0]*residual;
Jtr[1] -= J[1]*residual;
Jtr[2] -= J[2]*residual;
Jtr[3] -= J[3]*residual;
Jtr[4] -= J[4]*residual;
Jtr[5] -= J[5]*residual;
Jtr[6] -= J[6]*residual;
Jtr[7] -= J[7]*residual;
}
inline void GaussNewtonOperationJtr8x8_NEON(NFloat Jtr[8], const NFloat J[8], NFloat residual)
{
__asm__ volatile (
// load Jtr into registers
"vld1.32 {d0-d3}, [%0]\n\t"
// load J into registers
"vld1.32 {d4-d7}, [%1]\n\t"
// load residual in register
"vmov.f32 s16, %2\n\t"
// Jtr -= J*residual
"vmls.f32 q0, q2, d8[0]\n\t"
"vmls.f32 q1, q3, d8[0]\n\t"
// store result
"vst1.32 {d0-d3}, [%0]\n\t"
// output
:
// input
: "r"(Jtr), "r"(J), "r"(residual)
// registers
: "d0", "d1", "d2", "d3", "d4", "d5", "d6", "d7", "d8", "d9", "d10", "d11", "d12", "d13", "d14"
);
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
除了我上面提到的那些错误 - 这对NEON新手来说很典型 - 你的方法非常好.您在vmls中找到了最合适的指令.
做得好.
{
__asm__ volatile (
// load residual in register
"vdup.32 q12, %2\n\t"
// load J into registers
"vldmia %1, {q10-q11}\n\t"
// load Jtr into registers
"vldmia %0, {q8-q9}\n\t"
// Jtr -= J*residual
"vmls.f32 q8, q10, q12\n\t"
"vmls.f32 q9, q11, q12\n\t"
// store result
"vstmia %0, {q8-q9}\n\t"
// output
:
// input
: "r"(Jtr), "r"(J), "r"(residual)
// registers
: "q8", "q9", "q10", "q11", "q12"
);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)