neon

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    我有兩個浮點操作數的比較結果比較如下;我需要的是基於比較的結果做需要執行以下操作:即: neon_gt_res = vcgtq_f32(temp1, temp2); if(neon_gt_res[0]) array[0] |= (unsigned char)0x01; if(neon_gt_res[1]) array[0] |= (unsigned char)0x02; if(neon_gt

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    uint8_t* dataPtr; uint8x8x4_t dataVec; __asm__ __volatile__("vldmia %1, %h0" : "=w"(dataVec) : "r"(dataPtr)); 以上ARM內聯彙編代碼時使用GCC工具鏈armeabi-v7a ABI的Android NDK編譯工作正常。不過,我得到以下編譯器錯誤,當我切換到Clang error:

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    考慮存儲器佈局,使得8個連續的4字節塊讀取[abcdefgh]。我把它們加載到兩個寄存器v0.4s和v1.4s,所以我得到v0.4s = [abcd]和v1.4s = [efgh],其中每個字符代表一個32位塊。我想重新排序它們以獲得兩個(可能不同)寄存器中的[abef]和[cdgh]。 我現在的做法是首先將[efgh]的64位二進制取反,得到[ghef]。然後我可以使用提取得到[abef]和[g

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    NEON和SIMD指令之間,我們使用在我們的組織中指定「具有單精度浮點和SIMD操作的ARM COrtex-M7」。現在我完全沒有意識和困惑。 有SIMD和NEON指令之間有什麼區別,請任何一個能詳細解釋。 在此先感謝您的好解釋。

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    我正在看一些我們測試的ARM開發板的ARM反彙編。它們使用NEON固有的vld1q_u32使用-march=armv7-a -mfloat-abi=hard -mfpu=neon生產。 一個一個特定的機器與NEON我們看到(/proc/cpuinfo half thumb fastmult vfp edsp neon vfpv3 tls vfpv4 idiva idivt vfpd32 lpae

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    我注意到最新版本的dlib支持手臂上的霓虹燈加速。我在iphone6上試了一下,性能從35ms到28ms(360X360)都有所提升。這是不正常的,因爲我已經在具有SSE2加速(640X480)的筆記本電腦上實現了十倍的加速。有誰知道它的原因?

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    我正在做8bit定點工作,我有一個數組和B陣列都是Q7格式的,我想得到他們的和積 演示代碼: int8_t ra1[], ra2[], rb[]; int8x16_t va1, va2, vb; int16x4_t vsum1, vsum2; va1 = vld1q_s8(ra1); va2 = vld1q_s8(ra2); vb = vld1q_s8(rb); vsum1 = vdu

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    我試圖平移該C/C++代碼,以SIMD內在功能。 for(int i=0 ; i < length ; i++) A[i] = B[C[i]]; 我能翻譯下面的代碼(C/C++) for(int i=0 ; i < length ; i++) A[i] = B[i]; 到SIMD代碼(使用本徵函數) for(int i=0 ; i < length-16 ; i+=16

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    我試圖以11位精度尾數實現快速atan2(浮點數)。atan2實現將用於圖像處理。 所以用SIMD指令(impl瞄準x86(帶有SSE2)& ARM(帶有vpfv4 NEON))可能會更好。 現在,我使用切比雪夫多項式近似(https://jp.mathworks.com/help/fixedpoint/examples/calculate-fixed-point-arctangent.html)

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    然後,我的意思是我想將每個32位無符號整數分成四個8位。 對應的位不變。 如果uInt32x4是: 01000101001111100000001000010000 | 01000101001111100000001000010000 | 01000101001111100000001000010000 | 01000101001111100000001000010000 我想: 010001