neon vld4 对应的汇编
__extension__ static __inline uint8x8x4_t __attribute__ ((__always_inline__))
vld4_u8 (const uint8_t * __a)
{
uint8x8x4_t ret;
__builtin_aarch64_simd_xi __o;
__o = __builtin_aarch64_ld4v8qi ((const __builtin_aarch64_simd_qi *) __a);
838: 910283a1 add x1, x29, #0xa0
83c: f9402fa0 ldr x0, [x29,#88]
840: 0c400000 ld4 {v0.8b-v3.8b}, [x0]
844: 4c002020 st1 {v0.16b-v3.16b}, [x1]
ret.val[0] = (uint8x8_t) __builtin_aarch64_get_dregxiv8qi (__o, 0);
848: 910283a0 add x0, x29, #0xa0 //x0=x29+0xa0
84c: 4c402000 ld1 {v0.16b-v3.16b}, [x0]
850: 910043a0 add x0, x29, #0x10
854: 4c002000 st1 {v0.16b-v3.16b}, [x0]
858: 910043a0 add x0, x29, #0x10
85c: 3dc00000 ldr q0, [x0]
860: 910183a0 add x0, x29, #0x60
864: fd000000 str d0, [x0]
ret.val[1] = (uint8x8_t) __builtin_aarch64_get_dregxiv8qi (__o, 1);
868: 910283a0 add x0, x29, #0xa0
86c: 4c402000 ld1 {v0.16b-v3.16b}, [x0]
870: 910043a0 add x0, x29, #0x10
874: 4c002000 st1 {v0.16b-v3.16b}, [x0]
878: 910083a0 add x0, x29, #0x20
87c: 3dc00000 ldr q0, [x0]
880: 910183a0 add x0, x29, #0x60
884: 91002000 add x0, x0, #0x8
888: fd000000 str d0, [x0]
ret.val[2] = (uint8x8_t) __builtin_aarch64_get_dregxiv8qi (__o, 2);
88c: 910283a0 add x0, x29, #0xa0
890: 4c402000 ld1 {v0.16b-v3.16b}, [x0]
894: 910043a0 add x0, x29, #0x10
898: 4c002000 st1 {v0.16b-v3.16b}, [x0]
89c: 9100c3a0 add x0, x29, #0x30
8a0: 3dc00000 ldr q0, [x0]
8a4: 910183a0 add x0, x29, #0x60
8a8: 91004000 add x0, x0, #0x10
8ac: fd000000 str d0, [x0]
ret.val[3] = (uint8x8_t) __builtin_aarch64_get_dregxiv8qi (__o, 3);
8b0: 910283a0 add x0, x29, #0xa0
8b4: 4c402000 ld1 {v0.16b-v3.16b}, [x0]
8b8: 910043a0 add x0, x29, #0x10
8bc: 4c002000 st1 {v0.16b-v3.16b}, [x0]
8c0: 910103a0 add x0, x29, #0x40
8c4: 3dc00000 ldr q0, [x0]
8c8: 910183a0 add x0, x29, #0x60
8cc: 91006000 add x0, x0, #0x18
8d0: fd000000 str d0, [x0]vld4 对应的汇编中的ld1 st1是什么意思?
相关推荐
记ARM NEON指令集深度优化
最近和同事一直讨论优化的事情,优化这个概念是模糊的,通常我们都是为了达到某种性能才考虑优化,当某种算法跑在CPU上较为消耗算力,达不到性能指标,可能就要优化。如果我们的代码是用JAVA编写的,那么可以使用Native(C/C++)语言替代其实现。如果Native语言还是无法满足性能要求,那么我们首先想到的应该是如何将Native实现为最优的版本,比如可以使用空间换时间—将一部分固定值先计算好,通过...
23、Neon汇编编程全解析
本文详细解析了Neon汇编编程的核心内容,包括简单的测试程序、Neon指令和数据类型、寻址模式、加载与存储操作、内联函数的使用以及数组操作的实际应用。通过具体示例,如矩阵旋转和图像亮度调整,展示了Neon在实际场景中的强大并行计算能力。此外,还提供了性能优化建议,帮助开发者充分发挥Neon的优势,提升程序效率。
22、Neon汇编编程全解析
本文深入解析了Neon汇编编程的核心内容,包括简单的测试程序编写、Neon指令和数据类型的应用、寻址模式与步长设置、Neon内联函数的使用,以及实际应用场景如图形和音频数据处理。通过示例代码和详细的执行流程分析,帮助开发者掌握Neon编程技巧,并提供性能优化、错误调试等方面的实用建议。
YOLOv11 ARM NEON 指令集优化:手写汇编优化关键卷积计算,附多架构适配与性能对比
本文介绍了ARM NEON指令集在卷积神经网络(如YOLOv11)中的优化应用。NEON作为ARM的SIMD扩展,通过128位向量寄存器和并行指令显著加速图像处理任务。文章详细解析了NEON架构、寄存器结构、指令分类及其在卷积计算中的映射策略,提出循环展开、数据预取等优化方法。针对YOLOv11的不同卷积类型(3x3、1x1、深度可分离),给出了具体的NEON实现方案,包括内存访问优化和激活函数的高效处理。最后通过3x3卷积的汇编代码示例,展示了VEXT滑动窗口、VMLAL乘累加等关键优化技术,为嵌入式设备
【NEON 和 VFP 编程】NEON加载、存储元素和结构指令
本节包括以下小节: • 交叉存取。 • 加载/存储元素和结构指令中的对齐限制。 • VLDn 和 VSTn(单个 n 元素结构到一条向量线)。 此类指令几乎可用于所有数据访问。可加载标准向量 (n = 1)。 • VLDn(单个 n 元素结构到所有向量线)。 • VLDn 和 VSTn(多个 n 元素结构)。 一、交叉存取 此组中的许多指令在将结构存储到内存时提供交叉存取功能,并在从内存加载结构时...


其它技术问题
