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Cortex A9 NEON 与 VFP 使用混淆
我正在尝试为 Cortex A9 ARM 处理器 更具体地说是 OMAP4 构建一个库 对于在浮点运算和 SIMD 上下文中使用 NEON 与 VFP 的情况 我有点困惑 需要注意的是 我知道两个硬件协处理器单元之间的区别 也概述了这里就这
c
floatingpoint
arm
neon
海湾合作委员会;臂64; aarch64;无法识别的命令行选项“-mfpu=neon”
我得到编译错误 无法识别的命令行选项 mfpu neon 当尝试使用 mfpu neon 标志进行编译时 实际上 我尝试的任何 mfpu 选项都失败了 然而在文档中提到了这个标志 所以它应该是有效的 这把钥匙有什么问题吗 我如何告诉编译器使
gcc
arm
neon
ARM64
linaro
NEON 简单向量赋值内在?
Having r1 r3 and r4类型的uint32x4 t加载到 NEON 寄存器中我有以下代码 r3 veorq u32 r0 r3 r4 r1 r1 vandq u32 r1 r3 r4 veorq u32 r4 r2 r1 ve
c
arm
SIMD
neon
intrinsics
调试 Arm neon 代码中的数据/neon 性能危害
最初 当我尝试时出现了问题优化算法根据 Profiler 的数据 Neon Arm 和其中的一小部分占据了 80 我尝试测试看看可以采取哪些措施来改进它 为此我创建了指向优化函数的不同版本的函数指针数组 然后在循环中运行它们以在探查器中查看
Optimization
arm
profiling
neon
有没有办法将寄存器文件视为 ARMv8 中的数组(标量或 Neon)?
假设我有一个短数组v说 8int64 t 我有一个算法需要访问该数组的不同元素 这些元素不是编译时常量 例如就像是v i j 2 其中i and j是不受任何类型的常量传播影响的变量 通常 我会保留内存中的数组 计算数组索引 从内存中的该位
Assembly
ARM64
neon
与 NEON 内在函数的数据类型兼容性
我正在使用来自 C 代码的 NEON 内在函数进行 ARM 优化 我理解并掌握了大部分打字问题 但我陷入了这一问题 指令vzip u8返回一个uint8x8x2 t值 实际上是两个数组uint8x8 t 我想将返回值分配给一个普通的uint
gcc
arm
neon
intrinsics
将 SSE 转换为 Neon:如何打包然后提取 32 位结果
我必须将以下指令从 SSE 翻译为 Neon uint32 t a mm cvtsi128 si32 mm shuffle epi8 a SHUFFLE MASK Where static const m128i SHUFFLE MASK
c
arm
SSE
neon
intrinsics
eigen 是否有像 H.transpose()*H 这样的自转置乘法优化
我浏览过 eigen 的教程https eigen tuxfamily org dox devel group TutorialMatrixArithmetic html 它说 注意 对于担心性能的 BLAS 用户 c noalias 2
Optimization
Eigen
matrixmultiplication
neon
Intrinsics 中 Neon 的校验和代码实现
我正在尝试使用内在函数为 NEON 实现校验和计算代码 2 的补码加法 当前的校验和计算是在 ARM 上进行的 我的实现一次从内存中获取 128 位数据到 NEON 寄存器中并执行 SIMD 加法 结果从 128 位数字折叠为 16 位数字
Embedded
arm
SIMD
neon
cortexa8
使用 ARM NEON 汇编对 atan2 进行 SIMD 向量化
我想使用 neon 指令 SIMD 和臂组件来计算 4 个点的大小和角度 大多数语言都有一个内置库 在我的例子中是 C 它计算角度 atan2 但仅针对一对浮点变量 x 和 y 我想利用处理 q 寄存器的 SIMD 指令来计算 4 个值向量
Assembly
arm
vectorization
neon
atan2
ARM NEON:比较 128 位值
我感兴趣的是找到比较 Cortex A9 内核 允许使用 VFP 指令 上 NEON 寄存器 例如 Q0 和 Q3 中存储的值的最快方法 最低周期数 到目前为止我有以下内容 1 使用VFP浮点比较 vcmp f64 d0 d6 vmrs A
arm
vectorization
SIMD
neon
numpy 是否自动针对树莓派进行优化
Raspberry Pi armv7l 架构 具有 neon vfpv4 支持 可用于优化 标准版numpy在安装命令时是否包含这些优化pip3 install numpy or apt get python3 numpy 我不是在谈论 b
NumPy
Optimization
RaspberryPi
arm
neon
neon vuzp 的 sse/avx 等效项
Intel 的向量扩展 SSE AVX 等为每个元素大小提供两个解包操作 例如SSE 内在函数是 mm unpacklo and mm unpackhi 对于向量中的 4 个元素 它执行以下操作 inputs A0 A1 A2 A3 B0
SSE
SIMD
neon
avx
Neon Instruction C支持的向量运算
转载请标明出处 https blog csdn net u013752202 article details 92008843 文章目的 快速索引到需要的向量运算 vadd gt ri ai bi 1 Vector add 正常指令 r a
SIMD
neon
并行加速
Neon intrinsics
1 介绍 在上篇中 介绍了ARM的Neon 本篇主要介绍Neon intrinsics的函数用法 也就是assembly之前的用法 NEON指令是从Armv7架构开始引入的SIMD指令 其共有16个128位寄存器 发展到最新的Arm64架构
neon
neon instrinsics
Android NDK添加NEON以及cpufeatures支持
本人使用Android studio3 0进行NDK开发 由于Android develop官网文档是针对2 2版本以下 这里为2 2以上版本的cmakelist配置做以下纪录 一 添加NEON支持 在build gradle app 中添
Android
NDK
neon
cpufeatures
在嵌入式板子ARMv7 上利用neon对彩色图转换为灰度图进行加速
RGB转GRAY公式如下 本实验通过对一张1920 1080 分辨率大小RGB彩色图进行灰度图转换测试耗时时间 测试条件为 嵌入式开发板ssc9381g A7 通过四种转换方式进行耗时对比 结果如下 方式1 通过opencv 库函数cvtC
嵌入式加速
图像处理
neon
单片机
c语言
NEON技术粗浅认识
1 简介 微处理器处理数据主要分为以下几种 Single instruction single data SISD Single instruction multiple data vectormode SIMD Single instru
B2 芯片资料
neon
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