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我正在尝试使用 Neon 内在函数为 ARM A8 处理器编写优化的点积，但我遇到了一些麻烦。首先，是否有任何库已经实现了这一点？我的代码似乎可以工作，但在运行时会导致一些安静的失败——我最好的猜测是因为与未优化的代码相比，精度略有下降。有没有更好的方法来完成我想要做的事情？如果有任何帮助或建议，我将不胜感激。提前致谢。

这个特殊的点积是一个 32 位浮点 * 32 位浮点复数。

这是未优化的代码：

    double sum_re = 0.0;
    double sum_im = 0.0;
    for(int i=0; i<len; i++, src1++, src2++)
    {
            sum_re += *src1 * src2->re;
            sum_im += *src1 * src2->im;
    }

这是我的优化版本：

    float sum_re = 0.0;
    float sum_im = 0.0;

    float to_sum_re[4] = {0,0,0,0};
    float to_sum_im[4] = {0,0,0,0};

    float32x4_t tmp_sum_re, tmp_sum_im, source1;
    float32x4x2_t source2;
    tmp_sum_re = vld1q_f32(to_sum_re);
    tmp_sum_im = vld1q_f32(to_sum_im);

    int i = 0;

    while (i < (len & ~3)) {
            source1 = vld1q_f32(&src1[i]);
            source2 = vld2q_f32((const float32_t*)&src2[i]);

            tmp_sum_re = vmlaq_f32(tmp_sum_re, source1, source2.val[0]);
            tmp_sum_im = vmlaq_f32(tmp_sum_im, source1, source2.val[1]);

            i += 4;
    }
    if (len & ~3) {
            vst1q_f32(to_sum_re, tmp_sum_re);
            vst1q_f32(to_sum_im, tmp_sum_im);

            sum_re += to_sum_re[0] + to_sum_re[1] + to_sum_re[2] + to_sum_re[3];
            sum_im += to_sum_im[0] + to_sum_im[1] + to_sum_im[2] + to_sum_im[3];
    }

    while (i < len)
    {
            sum_re += src1[i] * src2[i].re;
            sum_im += src1[i] * src2[i].im;
            i++;
    }
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如果您使用的是 iOS，请在 Accelerate 框架中使用 vDSP_zrdotpr。（vDSP_zrdotpr 返回实数向量与复数向量的点积。还有其他变体，例如实数到实数或复数到复数。）

当然会有精度损失；您的未优化代码会累积双精度和，而 NEON 代码会累积单精度和。

即使没有精度变化，结果也会有所不同，因为以不同的顺序进行浮点运算会产生不同的舍入误差。（整数也是如此；如果计算 7/3*5，则得到 10，但 5*7/3 为 11。）

有一些算法可以减少错误的浮点运算。然而，为了做一个高性能的点积，你通常会坚持你所得到的。

一种选择是使用双精度 NEON 指令进行算术运算。当然，这不会像单精度 NEON 那样快，但会比标量（非 NEON）代码快。

于 2012-07-11T16:50:46.387 回答
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这是我做过的事情，目前在商业产品中。希望它有所帮助。唯一的要求是两个被乘数 (src1, srcs->re) 必须是四的倍数。 

float dotProduct4 (const float *a, const float *b, int n) {
float net1D=0.0f;
assert(n%4==0);     // required floats 'a' & 'b' to be multiple of 4
#ifdef __ARM_NEON__
asm volatile (
              "vmov.f32 q8, #0.0          \n\t" // zero out q8 register
              "1:                         \n\t"
              "subs %3, %3, #4            \n\t" // we load 4 floats into q0, and q2 register
              "vld1.f32 {d0,d1}, [%1]!    \n\t" // loads q0, update pointer *a
              "vld1.f32 {d4,d5}, [%2]!    \n\t" // loads q2, update pointer *b
              "vmla.f32 q8, q0, q2        \n\t" // store four partial sums in q8
              "bgt 1b                     \n\t"   // loops to label 1 until n==0
              "vpadd.f32 d0, d16, d17     \n\t"   // pairwise add 4 partial sums in q8, store in d0
              "vadd.f32 %0, s0, s1        \n\t"   // add 2 partial sums in d0, store result in return variable net1D
              : "=w"(net1D)                 // output
              : "r"(a), "r"(b), "r"(n)      // input
              : "q0", "q2", "q8");          // clobber list
#else
for (int k=0; k < n; k++) {
    net1D += a[k] * b[k];
}
#endif
return net1D;
}
于 2013-07-03T07:49:56.080 回答
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至于其他实现，ARM 提供了 NEON OpenMAX DL 实现。从http://www.arm.com/community/multimedia/standards-apis.php链接到。

下载需要注册，格式是RVCT assembler，但是看一组NEON的使用例子（包括一个点积实现），还是不错的。

于 2012-07-14T14:33:43.600 回答