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如何使用 GCC 提供的 Multiply-Accumulate 内在函数？

float32x4_t vmlaq_f32 (float32x4_t , float32x4_t , float32x4_t);

谁能解释我必须传递给这个函数的三个参数。我的意思是源和目标寄存器以及函数返回什么？

帮助！！！

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简单地说 vmla 指令执行以下操作：

struct 
{
  float val[4];
} float32x4_t


float32x4_t vmla (float32x4_t a, float32x4_t b, float32x4_t c)
{
  float32x4 result;

  for (int i=0; i<4; i++)
  {
    result.val[i] =  b.val[i]*c.val[i]+a.val[i];
  }

  return result;
}

所有这些都编译成一条汇编指令:-)

您可以在典型的 4x4 矩阵乘法中使用这个 NEON-assembler 内在函数，用于 3D 图形，如下所示：

float32x4_t transform (float32x4_t * matrix, float32x4_t vector)
{
  /* in a perfect world this code would compile into just four instructions */
  float32x4_t result;

  result = vml (matrix[0], vector);
  result = vmla (result, matrix[1], vector);
  result = vmla (result, matrix[2], vector);
  result = vmla (result, matrix[3], vector);

  return result;
}

这节省了几个周期，因为您不必在乘法后将结果相加。这种加法经常被使用，以至于如今乘法累加 hsa 成为主流（甚至 x86 也将它们添加到最近的一些 SSE 指令集中）。

另外值得一提的是：像这样的乘法累加运算在线性代数和 DSP（数字信号处理）应用中非常常见。ARM 非常聪明，并在 Cortex-A8 NEON-Core 内实现了快速路径。如果 VMLA 指令的第一个参数（累加器）是前面的 VML 或 VMLA 指令的结果，则此快速路径启动。我可以详细介绍，但简而言之，这样的指令系列的运行速度是 VML / VADD / VML / VADD 系列的四倍。

看看我的简单矩阵乘法：我就是这样做的。由于这条快速路径，它的运行速度大约是使用 VML 和 ADD 而不是 VMLA 编写的实现的四倍。

于 2010-07-13T20:11:54.547 回答
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谷歌搜索vmlaq_f32，找到了 RVCT 编译器工具的参考。它是这样说的：

Vector multiply accumulate: vmla -> Vr[i] := Va[i] + Vb[i] * Vc[i]
...
float32x4_t vmlaq_f32 (float32x4_t a, float32x4_t b, float32x4_t c);

和

定义了以下类型来表示向量。NEON 向量数据类型根据以下模式命名： <type><size>x<number of lanes>_t 例如，int16x4_t 是一个包含四个通道的向量，每个通道都包含一个有符号的 16 位整数。表 E.1 列出了矢量数据类型。

IOW，该函数的返回值将是一个包含 4 个 32 位浮点数的向量，向量的每个元素通过乘以 和 的对应元素，b并c加上 的内容来计算a。

高温高压

于 2010-07-13T19:16:08.513 回答
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result = vml (matrix[0], vector);
result = vmla (result, matrix[1], vector);
result = vmla (result, matrix[2], vector);
result = vmla (result, matrix[3], vector);

不过，这个顺序是行不通的。问题是 x 分量仅累积由矩阵行调制的 x 并且可以表示为：

result.x = vector.x * (matrix[0][0] + matrix[1][0] + matrix[2][0] + matrix[3][0]);

...

正确的顺序是：

result = vml (matrix[0], vector.xxxx);
result = vmla(result, matrix[1], vector.yyyy);

...

NEON 和 SSE 没有内置的字段选择（这将需要 8 位指令编码，每个向量寄存器）。例如，GLSL/HLSL 确实有这种设施，所以大多数 GPU 也有。

实现这一目标的替代方法是：

result.x = dp4(vector, matrix[0]);
result.y = dp4(vector, matrix[1]);

... // 当然，矩阵将被转置以产生相同的结果

mul,madd,madd,madd 序列通常是首选，因为它不需要目标寄存器字段的写掩码。

否则代码看起来不错。=)

于 2012-02-29T12:33:07.573 回答