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学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法
服务器 2024/11/24 佚名
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本文跟着小编一起来学习在linux kernel态下如何使用NEON对算法进行加速的技巧，内容通过图文实例给大家做了详细分析，一起来看下。

ARM处理器从cortex系列开始集成NEON处理单元，该单元可以简单理解为协处理器，专门为矩阵运算等算法设计，特别适用于图像、视频、音频处理等场景，应用也很广泛。

本文先对NEON处理单元进行简要介绍，然后介绍如何在内核态下使用NEON，最后列举实例说明。

一.NEON简介

其实最好的资料就是官方文档，Cortex"" src="/UploadFiles/2021-04-10/2017111714531620.png">

上述特性，使NEON特别适合处理块数据、图像、视频、音频等。

 1.2 NEON architecture overview

NEON也是load/store架构，寄存器为64bit/128bit，可形成向量化数据，配合若干便于向量操作的指令。

1.2.1 commonality with VFP         1.2.2 data type

学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

 指令中的数据类型表示，例如VMLAL.S8：

学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

1.2.3 registers　

32个64bit寄存器，D0~D31；同时可组成16个128 bit寄存器，Q0~Q15。与VFP公用。

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寄存器内部的数据单位为8bit、16bit、32bit，可以根据需要灵活配置。

学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

NEON的指令有Normal，Long，Wide，Narrow和Saturating variants等几种后缀，是根据操作的源src和dst寄存器的类型确定的。

学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

 　　学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

1.2.4 instruction set

学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

                     学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

1.3 NEON 指令分类概述

指令比较多，　详细可参考Cortex"" src="/UploadFiles/2021-04-10/2017111714531629.png">

                学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

                  学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

                学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

　　学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

无循环左移，负数左移按右移处理。

load和store指令不太好理解，说明一下。

　　学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

1.4 NEON 使用方式      

1.4.1 NEON使用方式

NEON有若干种使用方式：

C语言被编译器自动向量化，需要增加编译选项，且C语言编码时有若干注意事项。这种方式不确定性太大，没啥实用价值 　　NEON汇编，可行，汇编稍微复杂一点，但是核心算法还是值得的 　　intrinsics，gcc和armcc等编译器提供了若干与NEON对应的inline函数，可直接在C语言里调用，这些函数反汇编时会直接编程响应的NEON指令。这种方式比较实用与C语言环境，且相对简单。本文后续使用这种方式进行详细说明。          1.4.2  C语言NEON数据类型

需包含arm_neon.h头文件，该头文件在gcc目录里。都是向量数据。

typedef __builtin_neon_qi int8x8_t  __attribute__ ((__vector_size__ (8)));
typedef __builtin_neon_hi int16x4_t  __attribute__ ((__vector_size__ (8)));
typedef __builtin_neon_si int32x2_t  __attribute__ ((__vector_size__ (8)));
typedef __builtin_neon_di int64x1_t;
typedef __builtin_neon_sf float32x2_t  __attribute__ ((__vector_size__ (8)));
typedef __builtin_neon_poly8 poly8x8_t  __attribute__ ((__vector_size__ (8)));
typedef __builtin_neon_poly16 poly16x4_t  __attribute__ ((__vector_size__ (8)));
typedef __builtin_neon_uqi uint8x8_t  __attribute__ ((__vector_size__ (8)));
typedef __builtin_neon_uhi uint16x4_t  __attribute__ ((__vector_size__ (8)));
typedef __builtin_neon_usi uint32x2_t  __attribute__ ((__vector_size__ (8)));
typedef __builtin_neon_udi uint64x1_t;
typedef __builtin_neon_qi int8x16_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_hi int16x8_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_si int32x4_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_di int64x2_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_sf float32x4_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_poly8 poly8x16_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_poly16 poly16x8_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_uqi uint8x16_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_uhi uint16x8_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_usi uint32x4_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));
typedef __builtin_neon_udi uint64x2_t  __attribute__ ((__vector_size__ (16)));

typedef float float32_t;
typedef __builtin_neon_poly8 poly8_t;
typedef __builtin_neon_poly16 poly16_t;

typedef struct int8x8x2_t
{
 int8x8_t val[2];
} int8x8x2_t;

typedef struct int8x16x2_t
{
 int8x16_t val[2];
} int8x16x2_t;

typedef struct int16x4x2_t
{
 int16x4_t val[2];
} int16x4x2_t;

typedef struct int16x8x2_t
{
 int16x8_t val[2];
} int16x8x2_t;

typedef struct int32x2x2_t
{
 int32x2_t val[2];
} int32x2x2_t;

typedef struct int32x4x2_t
{
 int32x4_t val[2];
} int32x4x2_t;

typedef struct int64x1x2_t
{
 int64x1_t val[2];
} int64x1x2_t;

typedef struct int64x2x2_t
{
 int64x2_t val[2];
} int64x2x2_t;

typedef struct uint8x8x2_t
{
 uint8x8_t val[2];
} uint8x8x2_t;

typedef struct uint8x16x2_t
{
 uint8x16_t val[2];
} uint8x16x2_t;

typedef struct uint16x4x2_t
{
 uint16x4_t val[2];
} uint16x4x2_t;

typedef struct uint16x8x2_t
{
 uint16x8_t val[2];
} uint16x8x2_t;

typedef struct uint32x2x2_t
{
 uint32x2_t val[2];
} uint32x2x2_t;

typedef struct uint32x4x2_t
{
 uint32x4_t val[2];
} uint32x4x2_t;

typedef struct uint64x1x2_t
{
 uint64x1_t val[2];
} uint64x1x2_t;

typedef struct uint64x2x2_t
{
 uint64x2_t val[2];
} uint64x2x2_t;

typedef struct float32x2x2_t
{
 float32x2_t val[2];
} float32x2x2_t;

typedef struct float32x4x2_t
{
 float32x4_t val[2];
} float32x4x2_t;

typedef struct poly8x8x2_t
{
 poly8x8_t val[2];
} poly8x8x2_t;

typedef struct poly8x16x2_t
{
 poly8x16_t val[2];
} poly8x16x2_t;

typedef struct poly16x4x2_t
{
 poly16x4_t val[2];
} poly16x4x2_t;

typedef struct poly16x8x2_t
{
 poly16x8_t val[2];
} poly16x8x2_t;

typedef struct int8x8x3_t
{
 int8x8_t val[3];
} int8x8x3_t;

typedef struct int8x16x3_t
{
 int8x16_t val[3];
} int8x16x3_t;

typedef struct int16x4x3_t
{
 int16x4_t val[3];
} int16x4x3_t;

typedef struct int16x8x3_t
{
 int16x8_t val[3];
} int16x8x3_t;

typedef struct int32x2x3_t
{
 int32x2_t val[3];
} int32x2x3_t;

typedef struct int32x4x3_t
{
 int32x4_t val[3];
} int32x4x3_t;

typedef struct int64x1x3_t
{
 int64x1_t val[3];
} int64x1x3_t;

typedef struct int64x2x3_t
{
 int64x2_t val[3];
} int64x2x3_t;

typedef struct uint8x8x3_t
{
 uint8x8_t val[3];
} uint8x8x3_t;

typedef struct uint8x16x3_t
{
 uint8x16_t val[3];
} uint8x16x3_t;

typedef struct uint16x4x3_t
{
 uint16x4_t val[3];
} uint16x4x3_t;

typedef struct uint16x8x3_t
{
 uint16x8_t val[3];
} uint16x8x3_t;

typedef struct uint32x2x3_t
{
 uint32x2_t val[3];
} uint32x2x3_t;

typedef struct uint32x4x3_t
{
 uint32x4_t val[3];
} uint32x4x3_t;

typedef struct uint64x1x3_t
{
 uint64x1_t val[3];
} uint64x1x3_t;

typedef struct uint64x2x3_t
{
 uint64x2_t val[3];
} uint64x2x3_t;

typedef struct float32x2x3_t
{
 float32x2_t val[3];
} float32x2x3_t;

typedef struct float32x4x3_t
{
 float32x4_t val[3];
} float32x4x3_t;

typedef struct poly8x8x3_t
{
 poly8x8_t val[3];
} poly8x8x3_t;

typedef struct poly8x16x3_t
{
 poly8x16_t val[3];
} poly8x16x3_t;

typedef struct poly16x4x3_t
{
 poly16x4_t val[3];
} poly16x4x3_t;

typedef struct poly16x8x3_t
{
 poly16x8_t val[3];
} poly16x8x3_t;

typedef struct int8x8x4_t
{
 int8x8_t val[4];
} int8x8x4_t;

typedef struct int8x16x4_t
{
 int8x16_t val[4];
} int8x16x4_t;

typedef struct int16x4x4_t
{
 int16x4_t val[4];
} int16x4x4_t;

typedef struct int16x8x4_t
{
 int16x8_t val[4];
} int16x8x4_t;

typedef struct int32x2x4_t
{
 int32x2_t val[4];
} int32x2x4_t;

typedef struct int32x4x4_t
{
 int32x4_t val[4];
} int32x4x4_t;

typedef struct int64x1x4_t
{
 int64x1_t val[4];
} int64x1x4_t;

typedef struct int64x2x4_t
{
 int64x2_t val[4];
} int64x2x4_t;

typedef struct uint8x8x4_t
{
 uint8x8_t val[4];
} uint8x8x4_t;

typedef struct uint8x16x4_t
{
 uint8x16_t val[4];
} uint8x16x4_t;

typedef struct uint16x4x4_t
{
 uint16x4_t val[4];
} uint16x4x4_t;

typedef struct uint16x8x4_t
{
 uint16x8_t val[4];
} uint16x8x4_t;

typedef struct uint32x2x4_t
{
 uint32x2_t val[4];
} uint32x2x4_t;

typedef struct uint32x4x4_t
{
 uint32x4_t val[4];
} uint32x4x4_t;

typedef struct uint64x1x4_t
{
 uint64x1_t val[4];
} uint64x1x4_t;

typedef struct uint64x2x4_t
{
 uint64x2_t val[4];
} uint64x2x4_t;

typedef struct float32x2x4_t
{
 float32x2_t val[4];
} float32x2x4_t;

typedef struct float32x4x4_t
{
 float32x4_t val[4];
} float32x4x4_t;

typedef struct poly8x8x4_t
{
 poly8x8_t val[4];
} poly8x8x4_t;

typedef struct poly8x16x4_t
{
 poly8x16_t val[4];
} poly8x16x4_t;

typedef struct poly16x4x4_t
{
 poly16x4_t val[4];
} poly16x4x4_t;

typedef struct poly16x8x4_t
{
 poly16x8_t val[4];
} poly16x8x4_t;

 1.4.3  gcc的NEON函数

跟NEON指令对应，详见gcc手册。

学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

 二.内核状态下使用NEON的规则

在linux里，应用态可以比较方便使用NEON instrinsic，增加头arm_neon.h头文件后直接使用。但是内核态下使用NEON有较多限制，在linux内核文档  /Documentation/arm/kernel_mode_neon.txt对此有详细说明。要点为：

学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

 还有一点特别关键：

学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

 CC [M] /work/platform-zynq/drivers/zynq_fpga_driver/mmi_neon/lcd_hw_fs8812_neon.o
In file included from /home/liuwanpeng/lin/lib/gcc/arm-xilinx-linux-gnueabi/4.8.3/include/arm_neon.h:39:0,
         from /work/platform-zynq/drivers/zynq_fpga_driver/mmi_neon/lcd_hw_fs8812_neon.c:8:
/home/liuwanpeng/lin/lib/gcc/arm-xilinx-linux-gnueabi/4.8.3/include/stdint.h:9:26: error: no include path in which to search for stdint.h
 # include_next <stdint.h>
 没有使用-ffreestanding编译选项时，在内核态下使用出现此编译错误。

 三.实例

NEON一般在图像等领域，最小处理单位就是8bit，而不是1bit，这方便的例子非常多，本文就不说明了。在实际项目中，我需要对液晶的一组数据按位操作，变换，形成新的数据，如果用传统ARM指令，掩码、移位、循环，想想效率就非常低。于是决定使用NEON的位相关指令完成上述任务。

3.1 任务说明

如下图，需要对各个bit进行转换，组成新的数据。

　学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法

3.2 算法说明

使用vmsk、vshl、vadd等位操作完成。

3.3 kernel配置

必须配置内核支持NEON，否则kernel_neon_begin()和kernel_neon_end()等函数不会编辑进去。

make menuconfig：Floating point emulation,如下图。

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未使能“Support for NEON in kernel mode”时会报错：
mmi_module_amp: Unknown symbol kernel_neon_begin (err 0)
mmi_module_amp: Unknown symbol kernel_neon_end (err 0)

3.4 模块代码

由于NEON代码需要单独设置编译选项，所以单独建立了一个内核模块，makefile如下：

CFLAGS_MODULE += -O3 -mfpu=neon -mfloat-abi=softfp -ffreestanding 

核心代码：

#include <linux/module.h> 
#include <linux/printk.h>
#include <arm_neon.h>　　// 来自GCC的头文件，必须用-ffreestanding编译选徐昂

#define LCD_8812_ROW_BYTES 16
#define LCD_8812_PAGE_ROWS 8
#define LCD_PAGE_BYTES (LCD_8812_ROW_BYTES*LCD_8812_PAGE_ROWS)

int fs8812_cvt_buf( uint8 * dst, uint8 * src )
{

  uint8x16_t V_src[8];
  uint8x16_t V_tmp[8];
  uint8x16_t V_dst[8];
  uint8x16_t V_msk;
  int8x16_t V_shift;
  int8 RSHL_bits[8] = {0,1,2,3,4,5,6,7};
  int8 row,bit;
  uint8 page;
  uint8 * fb_page_x = NULL;  

  // convert the frame_buf for fs8812
  for( page=0;page<4;page++ ){
    fb_page_x = src + page*LCD_PAGE_BYTES;
    for( row=0;row<LCD_8812_PAGE_ROWS;row++ )
      V_src[row] = vld1q_u8( fb_page_x + row*LCD_8812_ROW_BYTES );
　　　　　　　for( bit=0;bit<8;bit++){
      　　V_msk = vdupq_n_u8(1<<bit);
      　　for( row=0;row<LCD_8812_PAGE_ROWS;row++){
        　　V_tmp[row] = vandq_u8(V_src[row],V_msk);  // only process the desire bit
        　　V_shift = vdupq_n_s8( RSHL_bits[row]-bit );
        　　V_tmp[row] = vshlq_u8( V_tmp[row],V_shift );
      　　}  
      　　V_dst[bit] = vorrq_u8(V_tmp[0],V_tmp[1]);   // all bit_x convert to one row
      　　V_dst[bit] |= vorrq_u8(V_tmp[2],V_tmp[3]);
      　　V_dst[bit] |= vorrq_u8(V_tmp[4],V_tmp[5]);
      　　V_dst[bit] |= vorrq_u8(V_tmp[6],V_tmp[7]);        
    　　}
    　　// store to ram
    　　fb_page_x = dst + page*LCD_PAGE_BYTES;
    　　for( row=0;row<LCD_8812_PAGE_ROWS;row++ ){
      　　 vst1q_u8(fb_page_x,V_dst[row]);
      　　fb_page_x += LCD_8812_ROW_BYTES;
    　　}
  }
　　return 0;
}

EXPORT_SYMBOL_GPL(fs8812_cvt_buf);

调用模块，务必没有“-mfpu=neon -mfloat-abi=softfp ”选项

  // convert the frame_buf for fs8812
  kernel_neon_begin();
  fs8812_cvt_buf( g_tmp_buf, frame_buf );
  kernel_neon_end();

 以上就是本篇文章的全部内容，大家有不懂的可以在下面留言区讨论。

标签：
kernel,NEON,算法,加速
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