使用Neon优化移动设备上的C语言性能

这是很久前就像写的文章，大概一个月了吧，各种忙碌与偷懒，现在终于开始写下来。前段时间主要在做一个C语言程序的移动平台移植，因为设计到性能问题，所以大概看了一下Neon技术。

ARM® NEON™ 通用 SIMD 引擎可有效处理当前和将来的多媒体格式，从而改善用户体验。 NEON 技术可加速多媒体和信号处理算法（如视频编码/解码、2D/3D 图形、游戏、音频和语音处理、图像处理技术、电话和声音合成），其性能至少为 ARMv5 性能的 3 倍，为 ARMv6 SIMD 性能的 2 倍。

详细介绍可以看：http://www.arm.com/zh/products/processors/technologies/neon.php

先贴一下我用来测试的两个简单Demo吧。

第一个是使用已经iOS或者Android已经封装的Neon实现（参考：http://www.verydemo.com/demo_c92_i387648.html）：

C语言实现：

static float calc_c(const float* data, int size)
{
    float sum = 0.f;
    
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        sum += data[i];
    }
    
    return sum;
}

Neon的实现（需要引入Neon #include <arm_neon.h>）：

static float calc_neon(const float* data, int size)
{
    float sum = 0.f;
    float32x4_t sum_vec = vdupq_n_f32(0);
    
    for (int i = 0; i < size / 4; ++i) {
        float32x4_t tmp_vec = vld1q_f32 (data + 4*i);
        sum_vec = vaddq_f32(sum_vec, tmp_vec);
    }
    
    sum += vgetq_lane_f32(sum_vec, 0);
    sum += vgetq_lane_f32(sum_vec, 1);
    sum += vgetq_lane_f32(sum_vec, 2);
    sum += vgetq_lane_f32(sum_vec, 3);
    
    int odd = size & 3;
    if(odd) {
        for(int i = size - odd; i < size; ++i) {
            sum += data[i];
        }
    }
    
    return sum;
}

第二个是使用Neon的汇编代码实现除2运算（参考：http://blog.noctua-software.com/arm-asm.html）

C语言实现：

static void div_by_2c(int16_t *x, int n)
{
    int i;
    for (i = 0; i < n; i++)
        x[i] /= 2;
}

Neon加汇编（ARM assembly）实现：

static void div_by_2neon(int16_t *x, int n)
{
    asm volatile (
                  "Lloop:                         \n\t"
                  "vld1.16    {q0}, [%[x]:128]    \n\t"
                  "vshr.s16   q0, q0, #1          \n\t"
                  "vst1.16    {q0}, [%[x]:128]!   \n\t"
                  "sub        %[n], #8            \n\t"
                  "cmp        %[n], #0            \n\t"
                  "bne Lloop                      \n\t"
                  // output
                  : [x]"+r"(x), [n]"+r"(n)
                  :
                  // clobbered registers
                  : "q0", "memory"
                  );
}

测试程序代码如下：

-(void)test
{
    int c= 1000000;
    float* d = malloc(sizeof(float)*c);
    for (int i = 0; i<c; i++) {
        d[i] = 1.0111f;
    }
    NSDate* tmpStartData = [NSDate date];
    for (int t = 0; t<100; t++) {
        calc_neon(d, c);
    }
    double deltaTime = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:tmpStartData];
    NSLog(@"calc_neon cost time = %f ms", deltaTime*1000);
    NSDate* tmpStartData1 = [NSDate date];
    for (int t = 0; t<100; t++) {
        calc_c(d, c);
    }
    double deltaTime1 = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:tmpStartData1];
    NSLog(@"calc_c cost time = %f ms", deltaTime1*1000);
    
    int n = 1024000;
    int16_t* x= malloc(sizeof(int16_t)*n);
    
    NSDate* tmpStartData2 = [NSDate date];
    for (int t = 0; t<100; t++) {
        div_by_2c(x,n);
    }
    double deltaTime2 = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:tmpStartData2];
    NSLog(@"div_by_2c cost time = %f ms", deltaTime2*1000);

    int16_t* x1= malloc(sizeof(int16_t)*n);
    NSDate* tmpStartData3 = [NSDate date];
    for (int t = 0; t<100; t++) {
        div_by_2neon(x1,n);
    }
    double deltaTime3 = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:tmpStartData3];
    NSLog(@"div_by_2neon cost time = %f ms", deltaTime3*1000);
}

执行速度对比（测试环境为iPhone5 iOS 8.0.2 Xcode6）：

从测试效果上看，在iPhone5上可以提升1.3倍和16.5倍性能，当然这个只是一个简单的测试应用，具体实现和实践中的效果只有运用到算法中才能体现。

原文链接：https://blog.yourtion.com/use-neon-optimize-clang-example.html