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我最近尝试在我的应用程序中使用 NEON。许多帖子和问答告诉我必须指定“-mfpu=neon -mfloat-abi=softfp”才能在 iphone 上使用 NEON。

但是，当我将此选项添加到 XCODE 4 中的“其他 C 标志”部分时，出现如下构建错误：

{标准输入}:1270: 所选 FPU 不支持指令 -- `vmov.f32 s0,#2.000000e+00'

我还尝试打开/关闭“Compile for Thumb”，但没有区别。

为什么会发生这个错误？？以及如何在 XCODE 4 上启用 NEON 功能？

我有两个图像块存储为一维数组，并在它们的元素之间进行了以下按位与运算。

实际上，我必须做这项工作大约 220,000 次，所以它在 iphone 设备上变得非常慢。

我怎样才能在 iPhone 上加速这项工作？

我听说 NEON 可能很有用，但我对它不是很熟悉。此外，NEON 似乎没有按位与...

是否有任何资源可以涵盖将 NEON Assembly 与 GNU 汇编器一起使用的语法？我读过该语法与使用 RVCT 汇编器的语法不同，但这是我唯一能找到的文档。有什么好的资源可以让我开始吗？

在 ipad1 和 ipad2 上测试 NEON 指令时，我注意到 ipad2 上的代码几乎没有任何加速，其中大多数功能实际上在 ipad2 上的运行速度比在 ipad1 上快得多。

这适用于 VMUL、VLD1、VADD 和 VSUB 等指令，它们使用 q0 等四字寄存器进行 FFT 等操作。

此外，我注意到苹果自己的 FFT 函数 vdsp_fft_zrip 也没有为 ipad2 加速。

所以问题是，对于四字 SIMD 类型的指令，ipad2 NEON 的执行速度是否比 ipad1 NEON 引擎快？

ARM 网站声明有某些 NEON 优化库并显示了使用它们的示例。试图将它们整合到利用 NEON 架构的 Android 项目中是不可能的。头文件和库不存在。

有没有办法手动将它们导入 Android 项目？我对 OpenMAX 特别感兴趣。

我正在使用 NEON SIMD 指令编写 Android 应用程序的一部分，针对 Cortex A8 处理器。根据此参考手册，NEON 支持 16 位和 32 位浮点数，即float16_t和float32_t。当我尝试使用float16_t及其所有关联的向量类型时，我收到一条错误消息，指出此类型未声明。在查看 的内容时arm_neon.h，我发现这个类型确实是未声明的。

是否有一个原因？ARM 的高级 SIMD 显然支持这样的数据类型和指令。有没有人遇到/解决这个问题？它在任何地方都有记录吗？

我当时正在处理四个像素的图像，这armv7适用于Android应用程序。

我想将一个float32x4_t向量除以另一个向量，但其中的数字从大约0.7到变化，在3.85我看来，唯一的除法方法是使用右移，但这是一个数字2^n。

另外，我是新来的，所以欢迎任何建设性的帮助或评论。

例子：

如何使用 NEON 内在函数执行这些操作？

我认为这是一个愚蠢的问题，但我尝试了一天没有运气来解决这个问题，所以这里是。

我有四个向量的寄存器（float32x4），我想对其中一些进行一些处理，另一个我想将其设置为 0。

例如c中的这个问题：

所以第一个不会处理，但另一个会，所以我需要一个寄存器，第一条车道我有 0，另一个有结果。

但我不知道如何在霓虹内在函数上做到这一点。

我知道有一个 vcltq_f32 但我尝试了这个但没有结果。

是否有任何其他针对数学霓虹灯优化的免费矢量库？我想在我的代码中利用霓虹灯，我有很多对象，我正在做很多简单的向量物理数学，比如添加向量、相乘、点它们，这些是 3d 向量，但如果我能做很多更快的 2d 也应该没问题，问题是，是否值得使用霓虹灯？例如让我们取 100000 个点，我需要计算它们的运动、碰撞等。我目前正在使用我自己的数学，它基于内联函数，可以说我也想使用我假设的带有矩阵的霓虹灯库，目前我我正在为此使用 glm，它做得很好，但它会更快吗？在我的情况下，ndk 中 arm-abi 和 arm7-abi 之间的速度优势约为 30%，neon 可以更快，或者我的代码在编译时被转换为 neon 吗？

我对组装很陌生，虽然手臂信息中心通常很有帮助，但有时这些说明会让新手有点困惑。基本上我需要做的是在一个四字寄存器中对 4 个浮点值求和，并将结果存储在一个单精度寄存器中。我认为指令 VPADD 可以做我需要的，但我不太确定。