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NEON介绍

在移动平台上进行一些复杂算法的开发，一般需要用到指令集来进行加速。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，专门针对大规模并行运算设计的，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。

其本质上使用的是128位NEON SIMD寄存器，这意味着如果操作32位浮点数，可同时操作4个（变量可定义：float32x4_t）；如果操作 16 位整数（short），可同时操作 8 个（变量可定义：int16x8_t）；而如果操作 8 位整数，则可同时操作 16 个（变量可定义：int8x16_t）。

ARMv7 NEON 指令集架构具有 16 个 128 位的向量寄存器，命名为 q0～q15。这 16 个寄存器又可以拆分成 32 个 64 位寄存器，命名为 d0～d31。其中qn和d2n，d2n+1是一样的，故使用汇编编写代码时要注意避免产生寄存器覆盖。如下图所示：

NEON数据类型

NEON的数据类型如下图：

neon的数据类型float32x4_t 可以理解为vector< float32 > (4)，同理typexN_t即为vector< type>(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。

NEON中指令分为正常指令、宽指令、窄指令、饱和指令、长指令这几类：

正常指令：数据宽度不变

//操作数为int16x4_t,结果数为int16x4_t
int16x4_t vadd_s16 (int16x4_t __a, int16x4_t __b);

长指令：源操作数宽度相同 结果宽度扩展 L标记

//操作数为int16x4_t，结果数为int32x4_t,vaddl_s16中l标志指令为长指令
int32x4_t vaddl_s16 (int16x4_t __a, int16x4_t __b);

宽指令：源操作数宽度不同 结果宽度对齐 W标记

//操作数一个为uint32x4_t，一个为uint16x4_t，结果对齐uint32x4_t，w标志指令为宽指令
uint32x4_t vaddw_u16 (uint32x4_t __a, uint16x4_t __b);

窄指令：源操作数宽度相同 结果宽度变窄 N标记

//操作数为uint32x4_t,结果数为uint16x4_t,n标志指令为窄指令
uint16x4_t vaddhn_u32 (uint32x4_t __a, uint32x4_t __b);

饱和指令：结果溢出就是饱和指令 Q标记

NEON官方示例及详解

通过一个示例来解释如何利用NEON内置函数来加速实现统计一个数组内的元素之和。

#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为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0for (; 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vecsum_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}//将累加结果寄存器中的所有元素相加得到最终累加值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);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为O（N/4）,原因在于我们每次往寄存器加载4个float值，然后同时相加。相当于原来需要N次加法操作而现在只需要N/4即可。如果使用更多的寄存器，则可以完成更高倍数的加速。

上述用到的几个NEON指令解释为:

float32x4_t vdupq_n_f32(float32_t val):将val复制四份放入返回的寄存器中。
float32x4_t vld1q_f32(float32_t const * ptr):从地址ptr依次向后加载四个元素放入返回的寄存器中。
float32x4_t vaddq_f32(float32x4_t a, float32x4_t b):返回a+b的值，向量运算，四个值同时相加。
float32_t vgetq_lane_f32(float32x4_t v, const int lane):返回v中某一个lane的值

除以上的操作外，NEON还支持很多的操作，如矢量相减、矢量相乘、矢量乘加、矢量类型转换等等。

NEON手册

以下链接为NEON内置函数的手册，当需要用到某些NEON操作时，可以通过手册查看使用方法。
NEON内置函数详细手册