ARM NEON指令集优化理论与实践 一．简介 NEON就是一种基于SIMD思想的ARM技术,相比于ARMv6或之前的架构,NEON结合了64-bit和128-bit的SIMD指令集,提供128-bit宽的向量运算(vector operations).NEON技术从ARMv7开始被采用,目前可以在ARM Cortex-A和Cortex-R系列处理器中采用.NEON在Cortex-A7.Cortex-A12.Cortex-A15处理器中被设置为默认选项,但是在其余的ARMv7 Cortex-A系

ARM NEON 编程系列2 - 基本指令集 前言 本系列博文用于介绍ARM CPU下NEON指令优化. 博文github地址:github 相关代码github地址:github NEON指令集 主流支持目标平台为ARM CPU的编译器基本都支持NEON指令.可以通过在代码中嵌入NEON汇编来使用NEON,但是更加常见的方式是通过类似C函数的NEON Instrinsic来编写NEON代码.就如同NEON hello world一样.NEON Instrinsic是编译器支持的一种buildi

ARM NEON 编程系列1 - 导论 前言 本系列博文用于介绍ARM CPU下NEON指令优化. 博文github地址:github 相关代码github地址:github NEON历史 ARM处理器的历史可以阅读文献[2],本文假设读者已有基本的ARM CPU下编程的经验,本文面向需要了解ARM平台下通过NEON进行算法优化的场景. ARM CPU最开始只有普通的寄存器,可以进行基本数据类型的基本运算.自ARMv5开始引入了VFP(Vector Floating Point)指令,该指令用于

在Ubuntu 16中编译开启NEON优化的Opencv时,遇到libpng编译是使用汇编代码的错误,完整错误见文章末尾.通过查询发现解决方案是安装跨平台编译器,安装代码如下: sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabi sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihf 在参考1中说的是用OCV源码中的toolchain_fi

在对基于ARM-v7处理器及以上的程序进行优化时,可以使用neon优化技术来加速程序.不过搞这个的人比较少,所以网上有用的资料很稀少.我翻了半天国内国外的博客,发现还是ARM公司的帮助网站最有用: http://infocenter.arm.com/help/index.jsp 如下面截图所示,在左面的视图中打开“使用NEON支持”这一条,就能查阅到NEON的相关资料 另外还有一个把RGB转Gray的例子 http://hilbert-space.de/?p=22 最后就是Android NDK

前言 Arm 架构以其兼具性能与功耗的特点,在智能终端以及嵌入式领域得到了广泛的使用,不断扩大其影响力.而在 PC 端以及数据中心,之前往往是 x86 架构在其中发挥着主要的作用.最近,随着人工智能.云计算等技术的兴起,5G 网络的不断成熟,万物互联的时代是的应用的需求越来越多样化,使得对于芯片架构的需求也越来越多样化. Arm 架构在提供可靠性能的基础上,低功耗.低开销的特点使得它被越来越广泛的应用到数据中心和云计算中,成为其中必不可缺少的重要组成部分.亚马逊投入大量精力自研 Arm 服务器,

本文转自EasyDarwin开源团队成员Kim的博客:http://blog.csdn.net/jinlong0603/article/details/75645378 引言 目前EasyDarwin团队开发的开源EasyAACEncoder支持将各种音频数据(G.711A/PCMA.G.711U/PCMU.G726.PCM)转码成AAC(with adts)格式,其中aac编码部分采用的是业界公认的faac库,EasyAACEncoder支持Windows.Linux.ARM等多种平台,能够应

转自:https://blog.csdn.net/hemmingway/article/details/44828303/ https://blog.csdn.net/chshplp_liaoping/article/details/12752749 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24702989 https://developer.arm.com/architectures/instruction-sets/simd-isas/neon/intrinsics?_ga

NDK支持NEON环境配置:https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50462351 一个很典型的例子:http://hilbert-space.de/?p=22neon android ndk:https://github.com/Lakers2005 一.入门 1. 并行操作模式的模式［Mapping,Reduce,Scatter,Stencil］ 2. NEON指令使用举例,NEON指令提供的核心能力有数据的装载.存储以及数据的

没啥效果,如果表的长度在 64个uint8_t之类,应该可以提高查表速度,否则还是C来的快 #ifdef HAVE_NEON_AARCH64 void table_lookup_AArch64_neon(uint8_t* lookup_table, uint32_t length, uint8_t* input_ptr, uint8_t* output_ptr) { /* Load lookup table. */ uint8x16x4_t table0 = vld1q_u8_x4(lookup

简单介绍 因为眼下的移动设备上可以使用更高的计算性能.移动游戏如今也可以提供震撼的画面和真实物理(realistic physics). 枪战游戏中的手雷爆炸效果和赛车模拟器中的汽车漂移效果等便是由物理引擎所提供,其核心是物理模拟. 一般而言,物理模拟决定了游戏引擎的性能. 一款游戏成功与否通常取决于物理引擎计算物理模型的速度和精确度. 本文将介绍怎样构建 Android 版 Bullet 物理引擎并将其移至到基于英特尔® 凌动 SoC 的平台. Bullet 物理 Bullet 物理库是一个实

ARM平台NEON指令的编译和优化 本文介绍了ARM平台基于ARM v7-A架构的ARM Cortex-A系列处理器(Cortex-A5, Cortex-A7,Cortex-A8, Cortex-A9, Cortex-A15)上的NEON多媒体处理硬件加速器针对C/C++语言.汇编语言和NEON intrinsics如何编译和优化,包含如何向量化.向量化的ARMCC和GCC编译器选项.NEON的汇编和EABI程序调用规范.如何在bare-metal和Linux操作系统上检测NEON硬件.如何指导

SeetaFace简介 SeetaFace依赖于OpenCV,对于Tegra on Ubuntu,Nvidia提供libopencv4tegra并且可以使用Cuda加速. 准备工作 1.阅读OpenCV4Tegra-README.txt,下载对应板子版本的cuda与libopencv4tegra的repo文件 2.打开ubuntu的universe源: sudo apt-add-repository universe 并且可以换成国内的ubuntu-ports源. 3.下载SeetaFace g

转自:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/38020265 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. “ARM Advanced SIMD”,nick-named “NEON”, it provides:(1).A set of interesting scalar/vectorinstructions and registers(the latter are mapped to the same chip area a

转自:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/37766607 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1.  打开Eclipse,File-->New-->AndroidApplication Project-->Application Name:Hello-Neon, Project Name: Hello-Neon,Package Name:com.hello_neon.Android, Minimum Re

个128位四字寄存器Q0-Q15,32个64位双字寄存器D0-D31,两个寄存器是重叠的,在使用的时候须要特别注意,不小心就会被覆盖掉. NEON的数据类型:无符号整数.有符号整数.未指定类型的整数.浮点数.{0,1}上的多项式.数据类型针对的是操作数,而不是目标数.NEON中的数据类型说明符由一个指示数据类型的字母构成,该字母通常后跟一个指示宽度的数字. NEON指令可处理:(1).由下面内容构成的双字向量:八个8位元素.四个16位元素.两个32位元素.一个64位元素:(2).由下面内容构成的

MegEngine推理性能优化 MegEngine「训练推理一体化」的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度.本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul.Winograd.Fast-Run工程优化实践.经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过MegEngine加速,ResNet18和ResNet50最高加速比

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

经济观察报 记者 陈伊凡 沈怡然 李华清 对于Arm与中国合资公司事宜,5月4日下午,Arm授权的代表邮件回复<经济观察报>称:“合资公司目前刚开始运营”,“我们的重点是让这个新的合资公司取得成功:开发出全新的Arm IP和标准,赋能中国市场,促进本地创新和增长.” “Arm将不会回应一切未经证实的市场臆测.”关于Arm与中国的合资公司,近期多个报道称中方将控股,且合资公司将在中国寻求IPO. Arm与中国合资事件背后,是Arm在中国近期已经部署了多个举措.4个月前,Arm中国调整了公司架构: