这是C++代码:
#define ARR_SIZE_TEST ( 8 * 1024 * 1024 )
void cpp_tst_add( unsigned* x, unsigned* y )
{
for ( register int i = 0; i < ARR_SIZE_TEST; ++i )
{
x[ i ] = x[ i ] + y[ i ];
}
}
这是一个 NEON 版本:
void neon_assm_tst_add( unsigned* x, unsigned* y )
{
register unsigned i = ARR_SIZE_TEST >> 2;
__asm__ __volatile__
(
".loop1: \n\t"
"vld1.32 {q0}, [%[x]] \n\t"
"vld1.32 {q1}, [%[y]]! \n\t"
"vadd.i32 q0 ,q0, q1 \n\t"
"vst1.32 {q0}, [%[x]]! \n\t"
"subs %[i], %[i], $1 \n\t"
"bne .loop1 \n\t"
: [x]"+r"(x), [y]"+r"(y), [i]"+r"(i)
:
: "memory"
);
}
测试功能:
void bench_simple_types_test( )
{
unsigned* a = new unsigned [ ARR_SIZE_TEST ];
unsigned* b = new unsigned [ ARR_SIZE_TEST ];
neon_tst_add( a, b );
neon_assm_tst_add( a, b );
}
我已经测试了这两种变体,下面是一份报告:
add, unsigned, C++ : 176 ms
add, unsigned, neon asm : 185 ms // SLOW!!!
我还测试了其他类型:
add, float, C++ : 571 ms
add, float, neon asm : 184 ms // FASTER X3!
问题:
为什么 NEON 在32位整数类型时速度较慢?
我将最新版本的GCC用于Android NDK。 NEON优化标志已打开。
这是反汇编的C++版本:
MOVS R3, #0
PUSH {R4}
loc_8
LDR R4, [R0,R3]
LDR R2, [R1,R3]
ADDS R2, R4, R2
STR R2, [R0,R3]
ADDS R3, #4
CMP.W R3, #0x2000000
BNE loc_8
POP {R4}
BX LR
这是 NEON 的拆卸版本:
MOV.W R3, #0x200000
.loop1
VLD1.32 {D0-D1}, [R0]
VLD1.32 {D2-D3}, [R1]!
VADD.I32 Q0, Q0, Q1
VST1.32 {D0-D1}, [R0]!
SUBS R3, #1
BNE .loop1
BX LR
这是所有基准测试:
add, char, C++ : 83 ms
add, char, neon asm : 46 ms FASTER x2
add, short, C++ : 114 ms
add, short, neon asm : 92 ms FASTER x1.25
add, unsigned, C++ : 176 ms
add, unsigned, neon asm : 184 ms SLOWER!!!
add, float, C++ : 571 ms
add, float, neon asm : 184 ms FASTER x3
add, double, C++ : 533 ms
add, double, neon asm : 420 ms FASTER x1.25
问题:
为什么 NEON 在32位整数类型时速度较慢?
最佳答案
Cortex-A8上的NEON管道按顺序执行,并且未命中次数有限(无重命名),因此受内存延迟限制(因为您使用的缓存大小超过L1/L2)。您的代码直接依赖于从内存加载的值,因此它将不断停滞以等待内存。这可以解释为什么NEON代码比非NEON稍慢(很小)。
您需要展开组装循环并增加负载与使用之间的距离,例如:
vld1.32 {q0}, [%[x]]!
vld1.32 {q1}, [%[y]]!
vld1.32 {q2}, [%[x]]!
vld1.32 {q3}, [%[y]]!
vadd.i32 q0 ,q0, q1
vadd.i32 q2 ,q2, q3
...
NEON 寄存器很多,因此您可以展开很多东西。整数代码在较小程度上会遇到相同的问题,因为A8整数具有更好的命中率不足而不是停顿。与L1/L2缓存相比,如此大的基准测试的瓶颈将是内存带宽/延迟。您可能还希望以较小的大小(4KB..256KB)运行基准测试,以查看将数据完全缓存在L1和/或L2中时的效果。
关于c++ - 为什么ARM NEON不比普通C++快?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/5729964/