考虑以下两段代码,第一段是C版:
void __attribute__((no_inline)) proj(uint8_t * line, uint16_t length)
{
uint16_t i;
int16_t tmp;
for(i=HPHD_MARGIN; i<length-HPHD_MARGIN; i++) {
tmp = line[i-3] - 4*line[i-2] + 5*line[i-1] - 5*line[i+1] + 4*line[i+2] - line[i+3];
hphd_temp[i]=ABS(tmp);
}
}
第二个是使用氖内在函数的相同功能(边框除外)
void __attribute__((no_inline)) proj_neon(uint8_t * line, uint16_t length)
{
int i;
uint8x8_t b0b7, b8b15, p1p8,p2p9,p4p11,p5p12,p6p13, m4, m5;
uint16x8_t result;
m4 = vdup_n_u8(4);
m5 = vdup_n_u8(5);
b0b7 = vld1_u8(line);
for(i = 0; i < length - 16; i+=8) {
b8b15 = vld1_u8(line + i + 8);
p1p8 = vext_u8(b0b7,b8b15, 1);
p2p9 = vext_u8(b0b7,b8b15, 2);
p4p11 = vext_u8(b0b7,b8b15, 4);
p5p12 = vext_u8(b0b7,b8b15, 5);
p6p13 = vext_u8(b0b7,b8b15, 6);
result = vsubl_u8(b0b7, p6p13); //p[-3]
result = vmlal_u8(result, p2p9, m5); // +5 * p[-1];
result = vmlal_u8(result, p5p12, m4);// +4 * p[1];
result = vmlsl_u8(result, p1p8, m4); //-4 * p[-2];
result = vmlsl_u8(result, p4p11, m5);// -5 * p[1];
vst1q_s16(hphd_temp + i + 3, vabsq_s16(vreinterpretq_s16_u16(result)));
b0b7 = b8b15;
}
/* todo : remaining pixel */
}
我对性能提升感到失望:它大约是10-15%。如果我查看生成的程序集:
但是霓虹灯代码中的一个循环计算的数据是通过C循环迭代的8倍,因此应该看到一个显着的改进。
你对这两个版本之间的微小差异有什么解释吗?
其他细节: 测试数据是10 Mpix图像,C版本的计算时间约为2秒。
CPU:ARM cortex a8
答案 0 :(得分:4)
我会猜测并说缓存(数据)是你没有看到预期的巨大性能提升的原因。虽然我不知道你的芯片组是否支持缓存或者在什么级别,如果数据跨越缓存行,对齐性差,或者在CPU同时执行其他操作的环境中运行(中断,线程等) 。),那也可能使你的结果变得混乱。