Question

我正在Zynq MPSOC Cortex-A53（Armv7 / Armv8）上开发嵌入式软件以进行图像处理，并且在开发特定算法时需要一些帮助。

该算法涉及复杂矩阵的反演，最大尺寸可达30x30。（通过复数矩阵，我的意思是具有实部和虚部的复数浮点数。）

最重要的约束显然是时序约束：我们使用ARM NEON SIMD开发算法的速度更快。

为此，我目前正在测试 Eigen v3.3.5 库。我写了代码进行求逆，对于矩阵24x24（类型为double double，函数 Eigen :: MatrixXcd :: inverse（））：我得到的平均持续时间为 10,5毫秒。

我的代码：

#include <complex>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <Eigen/Dense>

static const unsigned int N_ROWS = 24;
static const unsigned int N_COLS = 24;
static const unsigned int NB_test = 20U;

// MAIN
int main(int argc, char** argv)
{

  TimeTools TheTimer;
  Eigen::MatrixXcd Matrix_cpx(N_ROWS, N_COLS);
  Eigen::MatrixXcd Matrix_cpx_inv;

  F32 ChronoResult[NB_test] = {0.0};
  for(unsigned int TestIdx = 0U; TestIdx < NB_test; TestIdx ++)
  {
    // Get random matrix
    Matrix_cpx = Eigen::MatrixXcd::Random(N_ROWS, N_COLS);

    TheTimer.StartChrono();
    // Inverse matrix
    Matrix_cpx_inv = Matrix_cpx.inverse();
    TheTimer.StopChrono();

    // Save chrono
    ChronoResult[TestIdx] = TheTimer.GetChronoValue();
  }

  std::cout << "\nM matrix is:\n" << Matrix_cpx << std::endl;
  std::cout << "\nM_inv matrix is:\n" << Matrix_cpx_inv << std::endl;
  F64 SumChrono = 0.0;
  for(unsigned int TestIdx = 0U; TestIdx < NB_test; TestIdx ++)
  {
    std::cout << "\nMatrix_Inversion duration[" << TestIdx << "] = "<< ChronoResult[TestIdx] << " ms" << std::endl;
    SumChrono += ChronoResult[TestIdx];
  }
  std::cout << "\nMatrix_Inversion average duration = "<< (SumChrono / NB_test) << " ms" << std::endl;

  return 0;
}

注意：在TimeTools后面，使用了 gettimeofday（）。

我的目标是加快矩阵求逆速度。因此，我需要您的帮助：如何使其运行更快？

我知道Eigen可以使用ARM NEON SIMD来优化某些功能，但是我不确定Eigen确实将其用于矩阵求逆。怎么知道的？

我需要设置一个选项（= define）来启用NEON吗？还是其他可以优化特征码的选项？

注意：

编译器 arm-linux-gnueabi-g ++ （32位）
编译器选项： -mcpu = cortex-a53 -mfloat-abi = softfp -mfpu = neon-vfpv4
处理器的运行频率为1,2 GHz。

提前谢谢您。

此致

洛朗。

更新

我忘记了优化标志...使用-O3编译器选项，我得到了 0.82 ms 持续时间。

欢迎提出更多优化建议！

UPDATE2

使用ffast-math构建选项，我获得了 0.4 ms 持续时间。

我一直在寻找更快的实现方式！

本征：加快复杂矩阵求逆

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