Я хочу оптимизировать статистический код гистограммы с неонными функциями. Но мне это не удалось. Вот код c:
#define NUM (7*1024*1024)
uint8 src_data[NUM];
uint32 histogram_result[256] = {0};
for (int i = 0; i < NUM; i++)
{
histogram_result[src_data[i]]++;
}
Статистика Historam больше похожа на последовательную обработку. Трудно оптимизировать с помощью неоновых intrinsics. Кто-нибудь знает, как оптимизировать? Спасибо заранее.
Вы не можете напрямую векторизовать магазины, но можете их конвейерно, и вы можете векторизовать расчет адресов на 32-битных платформах (и в меньшей степени на 64-разрядных платформах).
Первое, что вам нужно сделать, на самом деле не требующее NEON, - это развернуть массив гистограмм, чтобы вы могли одновременно получить больше данных в полете:
#define NUM (7*1024*1024)
uint8 src_data[NUM];
uint32 histogram_result[256][4] = {{0}};
for (int i = 0; i < NUM; i += 4)
{
uint32_t *p0 = &histogram_result[src_data[i + 0]][0];
uint32_t *p1 = &histogram_result[src_data[i + 1]][1];
uint32_t *p2 = &histogram_result[src_data[i + 2]][2];
uint32_t *p3 = &histogram_result[src_data[i + 3]][3];
uint32_t c0 = *p0;
uint32_t c1 = *p1;
uint32_t c2 = *p2;
uint32_t c3 = *p3;
*p0 = c0 + 1;
*p1 = c1 + 1;
*p2 = c2 + 1;
*p3 = c3 + 1;
}
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
packed_result[i] = histogram_result[i][0]
+ histogram_result[i][1]
+ histogram_result[i][2]
+ histogram_result[i][3];
}
Обратите внимание, что p0 до p3 никогда не может указывать на один и тот же адрес, поэтому переупорядочение их чтений и записей просто отлично.
Из этого вы можете векторизовать вычисление p0 до p3 с помощью встроенных функций, и вы можете векторизовать цикл финализации.
Протестируйте его как-это сначала (потому что я этого не сделал!). Затем вы можете поэкспериментировать с структурированием массива как result[4][256] вместо result[256][4] или с использованием меньшего или большего коэффициента разворота.
Применяя некоторые свойства NEON к этому:
uint32 histogram_result[256 * 4] = {0};
static const uint16_t offsets[] = { 0x000, 0x001, 0x002, 0x003,
0x000, 0x001, 0x002, 0x003 };
uint16x8_t voffs = vld1q_u16(offsets);
for (int i = 0; i < NUM; i += 8) {
uint8x8_t p = vld1_u8(&src_data[i]);
uint16x8_t p16 = vshll_n_u8(p, 16);
p16 = vaddq_u16(p16, voffs);
uint32_t c0 = histogram_result[vget_lane_u16(p16, 0)];
uint32_t c1 = histogram_result[vget_lane_u16(p16, 1)];
uint32_t c2 = histogram_result[vget_lane_u16(p16, 2)];
uint32_t c3 = histogram_result[vget_lane_u16(p16, 3)];
histogram_result[vget_lane_u16(p16, 0)] = c0 + 1;
c0 = histogram_result[vget_lane_u16(p16, 4)];
histogram_result[vget_lane_u16(p16, 1)] = c1 + 1;
c1 = histogram_result[vget_lane_u16(p16, 5)];
histogram_result[vget_lane_u16(p16, 2)] = c2 + 1;
c2 = histogram_result[vget_lane_u16(p16, 6)];
histogram_result[vget_lane_u16(p16, 3)] = c3 + 1;
c3 = histogram_result[vget_lane_u16(p16, 7)];
histogram_result[vget_lane_u16(p16, 4)] = c0 + 1;
histogram_result[vget_lane_u16(p16, 5)] = c1 + 1;
histogram_result[vget_lane_u16(p16, 6)] = c2 + 1;
histogram_result[vget_lane_u16(p16, 7)] = c3 + 1;
}
Если массив гистограммы развернут x8, а не x4, вы можете использовать восемь скалярных аккумуляторов вместо четырех, но вы должны помнить, что это означает восемь регистров отсчета и восемь регистров адресов, что больше регистров, чем 32-разрядная ARM. (поскольку вы не можете использовать SP и ПК).
К сожалению, при вычислении адресов в руках NEON intrinsics, я думаю, что компилятор не может смело рассуждать о том, как он мог бы переупорядочить чтение и запись, поэтому вы должны явно переупорядочить их и надеяться, сделав это наилучшим образом.