C++ 霓虹灯浮点乘法比预期慢
我有两个浮动标签。我需要将第一个选项卡中的元素乘以第二个选项卡中相应的元素，并将结果存储在第三个选项卡中 我想使用NEON来并行化浮点乘法：同时进行四个浮点乘法，而不是一个浮点乘法 我期望显著的加速，但我只实现了大约20%的执行时间减少。这是我的代码：C++ 霓虹灯浮点乘法比预期慢,c++,gcc,arm,simd,neon,C++,Gcc,Arm,Simd,Neon,我有两个浮动标签。我需要将第一个选项卡中的元素乘以第二个选项卡中相应的元素，并将结果存储在第三个选项卡中 我想使用NEON来并行化浮点乘法：同时进行四个浮点乘法，而不是一个浮点乘法 我期望显著的加速，但我只实现了大约20%的执行时间减少。这是我的代码： #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <arm_neon.h> const int n = 100; // table size /* fill
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <arm_neon.h>
const int n = 100; // table size
/* fill a tab with random floats */
void rand_tab(float *t) {
for (int i = 0; i < n; i++)
t[i] = (float)rand()/(float)RAND_MAX;
}
/* Multiply elements of two tabs and store results in third tab
- STANDARD processing. */
void mul_tab_standard(float *t1, float *t2, float *tr) {
for (int i = 0; i < n; i++)
tr[i] = t1[i] * t2[i];
}
/* Multiply elements of two tabs and store results in third tab
- NEON processing. */
void mul_tab_neon(float *t1, float *t2, float *tr) {
for (int i = 0; i < n; i+=4)
vst1q_f32(tr+i, vmulq_f32(vld1q_f32(t1+i), vld1q_f32(t2+i)));
}
int main() {
float t1[n], t2[n], tr[n];
/* fill tables with random values */
srand(1); rand_tab(t1); rand_tab(t2);
// I repeat table multiplication function 1000000 times for measuring purposes:
for (int k=0; k < 1000000; k++)
mul_tab_standard(t1, t2, tr); // switch to next line for comparison:
//mul_tab_neon(t1, t2, tr);
return 1;
}
#包括
#包括
#包括
常数int n=100；//表大小
/*用随机浮动填充选项卡*/
无效随机选项卡（浮动*t）{
对于（int i=0；i您知道如何实现更显著的加速吗？Cortex-A8和Cortex-A9每个周期只能执行两次SP FP乘法，因此您最多可以将这些（最流行的）CPU的性能提高一倍。实际上，ARM CPU的IPC非常低，因此最好尽可能地展开循环。如果您想要最终的性能，请编写汇编：gcc针对ARM的代码生成器远不如x86
我还建议使用CPU特定的优化选项：“-O3-mcpu=cortex-a9-march=armv7-a-mtune=cortex-a9-mfpu=neon-mthumb”用于cortex-a9；对于Cortex-A15，Cortex-A8和Cortex-A5相应地替换-mcpu=-mtune=Cortex-A15/A8/A5。gcc没有针对高通CPU的优化，因此对于高通Scorpion，请使用Cortex-A8参数（并且比您通常使用的参数还要多），对于高通Krait，请尝试使用Cortex-A15参数（您需要最新版本的gcc支持它）。neon intrinsics的一个缺点是，无法在加载时使用自动增量，它显示为neon实现的额外说明 使用gcc版本4.4.3和选项-c-std=c99-mfpu=neon-O3编译并使用objdump转储，这是mul_tab_neon的循环部分
000000a4 <mul_tab_neon>:
ac: e0805003 add r5, r0, r3
b0: e0814003 add r4, r1, r3
b4: e082c003 add ip, r2, r3
b8: e2833010 add r3, r3, #16
bc: f4650a8f vld1.32 {d16-d17}, [r5]
c0: f4642a8f vld1.32 {d18-d19}, [r4]
c4: e3530e19 cmp r3, #400 ; 0x190
c8: f3400df2 vmul.f32 q8, q8, q9
cc: f44c0a8f vst1.32 {d16-d17}, [ip]
d0: 1afffff5 bne ac <mul_tab_neon+0x8>
000000a4:
ac:e0805003添加r5、r0、r3
b0:e0814003添加r4、r1、r3
b4:e082c003添加ip、r2和r3
b8:e2833010添加r3，r3，#16
bc:f4650a8f vld1.32{d16-d17}[r5]
c0:f4642a8f vld1.32{d18-d19}[r4]
c4:e3530e19 cmp r3，#400；0x190
c8:f3400df2 vmul.f32 q8、q8、q9
cc:f44c0a8f vst1.32{d16-d17}[ip]
d0:1afffff5 bne ac
00000000 <mul_tab_standard>:
58: ecf01b02 vldmia r0!, {d17}
5c: ecf10b02 vldmia r1!, {d16}
60: f3410db0 vmul.f32 d16, d17, d16
64: ece20b02 vstmia r2!, {d16}
68: e1520003 cmp r2, r3
6c: 1afffff9 bne 58 <mul_tab_standard+0x58>
00000000:
58:ecf01b02 vldmia r0！，{d17}
5c:ecf10b02 vldmia r1！，{d16}
60:f3410db0 vmul.f32 d16、d17、d16
64:ece20b02 vstmia r2！，{d16}
68:e1520003凸轮轴位置r2，r3
6c:1AFFF9 bne 58
正如您在标准情况下所看到的，编译器创建了更紧密的循环。在谷歌搜索了您的函数
vst1q_f32vmulq_f32-O3g++g++-Wall-O3-mfpu=neon-neon_test.cpp