Здравствуйте,
Завожу железку с Cortex-A9, у которой есть NEON на борту. В качестве операционки - Linux. Решил потестировать скорость вычисления суммы массива int16 размером 1000000 элементов.
сначала обычное суммирование
Код
int sum_array(int16_t *array, int size)
{
int i;
int res = 0;
for(i=0;i<size;i++){
res += array[i];
}
return res;
}
затем с использованием NEON
CODE
/* return the sum of all elements in an array. This works by calculating 4
totals (one for each lane) and adding those at the end to get the final total */
int sum_array_neon(int16_t *array, int size)
{
/* initialize the accumulator vector to zero */
int32x2_t acc1;
int64x1_t acc2;
/* this implementation assumes the size of the array is a multiple of 4 */
assert((size % 4) == 0);
/* counting backwards gives better code */
for (; size != 0; size -= 4)
{
int16x4_t vec;
/* load 4 values in parallel from the array */
vec = vld1_s16(array);
/* increment the array pointer to the next element */
array += 4;
/* add the vector to the accumulator vector */
acc = vadd_s16(acc, vec);
}
/* calculate the total */
acc1 = vpaddl_s16(acc);
acc2 = vpaddl_s32(acc1);
/* return the total as an integer */
return (int)vget_lane_s64(acc2, 0);
}
в итоге скорость вычисление без NEON с оптимизацией -О3 оказалась выше чем с NEON с параметрами оптимизации:
Код
-mfpu=neon -mfloat-abi=softfp -O3
Непонятно почему так получается. Предположение только что накладные расходы по копировании в памяти в случае с NEON оказались выше. Или все таки может я что то не учел?
Сообщение отредактировал IgorKossak - May 20 2013, 06:28
Причина редактирования: [codebox] для длинного кода, [code] - для короткого!!!
ARM+NEON быстродействие, с NEON медленнее чем без него :(
May 20 2013, 01:31
