本节主要介绍基本 SIMD 及其他的指令流与数据流的处理方式，NEON 的基本原理、指令以及与其他平台及硬件的对比。
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目录
[A. 指令流与数据流](#A. 指令流与数据流)
[1. SISD（Single Instruction Single Data）](#1. SISD（Single Instruction Single Data）)
[2. MISD（Multiple Instruction Single Data）](#2. MISD（Multiple Instruction Single Data）)
[3. MIMD（Mutiple Instruction Mutiple Data）](#3. MIMD（Mutiple Instruction Mutiple Data）)
[4. SIMT（Single Instruction Multiple Threads）](#4. SIMT（Single Instruction Multiple Threads）)
[B. SIMD 特点及发展趋势](#B. SIMD 特点及发展趋势)
[1. SIMD 优势与不足](#1. SIMD 优势与不足)
[2. SIMD发展趋势](#2. SIMD发展趋势)
[二、 ARM 的 SIMD 指令集](#二、 ARM 的 SIMD 指令集)
[1. ARM 处理器的 SIMD 支持 - NEON](#1. ARM 处理器的 SIMD 支持 - NEON)
[2. ARM 处理器的 SIMD 支持检查](#2. ARM 处理器的 SIMD 支持检查)
[2.1 编译阶段检查](#2.1 编译阶段检查)
[2.2 运行阶段检查](#2.2 运行阶段检查)
[3. 指令集关系](#3. 指令集关系)
[1. NEON基本原理](#1. NEON基本原理)
[1.1 NEON 指令执行流程](#1.1 NEON 指令执行流程)
[1.2 NEON 计算资源](#1.2 NEON 计算资源)
[2. NEON指令](#2. NEON指令)
[2.1 自动矢量化](#2.1 自动矢量化)
[2.2 NEON汇编](#2.2 NEON汇编)
[2.3 NEON Intrinsics](#2.3 NEON Intrinsics)
[四、其他 SIMD 技术](#四、其他 SIMD 技术)
[1. 其他平台上的 SIMD 技术](#1. 其他平台上的 SIMD 技术)
[2. 与专用 DSP 对比](#2. 与专用 DSP 对比)
一、SIMD
ARM NEON 是适用于 ARM Cortex-A 和 Cortex-R 系列处理器的一种 SIMD（Single Instruction Multiple Data）扩展架构。
SIMD 采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称"数据向量"）中的每个数据分别执行相同操作，从而实现并行技术。
SIMD 特别适用于一些常见的任务，如音频图像处理。大部分现代 CPU 设计都包含了 SIMD 指令，来提高多媒体使用的性能。
SIMD 操作示意图
如上图所示，标量运算时一次只能对一对数据执行乘法操作，而采用 SIMD 乘法指令，则一次可以对四对数据同时执行乘法操作。
A. 指令流与数据流
费林分类法 根据指令流（Instruction） 和**数据流（Data）**的处理方式进行分类，可分成四种计算机类型：
费林分类示意图
1. SISD（Single Instruction Single Data）
机器的硬件不支持任何形式的并行计算，所有的指令都是串行执行。单个核心执行单个指令流 , 操作存储在单个内存中的数据 , 每次一个操作。早期的计算机都是SISD机器，如冯诺.依曼架构，IBM PC机等。
2. MISD（Multiple Instruction Single Data）
是采用多个指令流来处理单个数据流。由于实际情况中，采用多指令流处理多数据流才是更有效的方法，因此MISD只是作为理论模型出现，没有投入到实际应用之中。
3. MIMD（Mutiple Instruction Mutiple Data）
计算机具有多个异步和独立工作的处理器。在任何时钟周期内，不同的处理器可以在不同的数据片段上执行不同的指令，也即是同时执行多个指令流，而这些指令流分别对不同数据流进行操作。MIMD架构可以用于诸如计算机辅助设计、计算机辅助制造、仿真、建模、通信交换机的多个应用领域。
除了以上模型外，由NVIDIA公司生产的GPU引入SIMT体系结构：
4. SIMT（Single Instruction Multiple Threads）
类似 CPU 上的多线程，所有的核心各有各的执行单元，数据不同，执行的命令是相同的。多个线程各有各的处理单元，和 SIMD 共用一个 ALU 不同。
SIMT 示意图
B. SIMD 特点及发展趋势
1. SIMD 优势与不足
| 优势 | 不足 |
|---|---|
| - 效率高 - 适合计算密集型 - 提供专用指令 | - 适用场景有限 - 功耗高和芯片面积大 - 开发难度大 - 数据对齐要求 |
2. SIMD发展趋势
以ARM架构下的下一代 SIMD 指令集 SVE（Scalable Vector Extension，可扩展矢量指令） 为例，其是针对高性能计算（HPC）和机器学习等领域开发的一套全新的矢量指令集。
SVE 指令集中有很多概念与 NEON 指令集类似，例如矢量、通道、数据元素等。
SVE指令集也提出了一个全新的概念：可变矢量长度编程模型。
SVE 可扩展模型
传统的 SIMD 指令集采用固定大小的向量寄存器，例如 NEON 指令集采用固定的 64/128 位长度的矢量寄存器。
而支持 VLA 编程模型的 SVE 指令集则支持可变长度的矢量寄存器。因此允许芯片设计者根据负载和成本来选择一个合适的矢量长度。
SVE 指令集的矢量寄存器的长度最小支持 128 位，最大可以支持 2048 位，以 128 位为增量。SVE 设计确保同一个应用程序可以在支持不同矢量长度的 SVE 指令机器上运行，而不需要重新编译代码。
ARM 在 2019 年便推出了 SVE2，以最新的 Armv9 为基础，扩充了更多的运算类型以全面替代 NEON，同时增加了矩阵相关运算的支持。
**二、**ARM 的 SIMD 指令集
1. ARM 处理器的 SIMD 支持 - NEON
ARM NEON 单元默认包含在 Cortex-A7 和 Cortex-A15 处理器中，但在其他 ARMv7 Cortex-A 系列处理器中是可选的，某些实现 ARMv7--A 或 ARMv7--R 架构配置文件的Cortex-A 系列处理器可能不包含NEON单元。
符合 ARMv7 的内核的可能组合有以下四种：
| NEON | VFP |
|---|---|
| 有 | 无 |
| 无 | 无 |
| 有 | 有 |
| 五 | 有 |
因此必须首先确认处理器是否支持 NEON 和 VFP。可以在编译和运行的时候进行检查。
NEON 发展史
2. ARM 处理器的 SIMD 支持检查
2.1 编译阶段检查
检测 NEON 单元是否存在的最简单方法。在 ARM 编译器工具链（armcc）v4.0 及更高版本或 GCC 中，检查预定义宏 ARM_NEON 或者 __arm_neon 是否开启。
armasm 等效的预定义宏是 TARGET_FEATURE_NEON。
2.2 运行阶段检查
在运行时检测 NEON 单元需要操作系统的帮助。ARM 架构有意不向用户模式应用程序公开处理器功能。在Linux下，/proc/cpuinfo 以可读的形式包含此信息，比如：
-
在Tegra（带有FPU的双核Cortex-A9处理器）
$ /proc/cpuinfo
swp half thumb fastmult vfp edsp thumbee vfpv3 vfpv3d16 -
带有 NEON 单元的 ARM Cortex-A9 处理器
$ /proc/cpuinfo
swp half thumb fastmult vfp edsp thumbee neon vfpv3
由于 /proc/cpuinfo 输出是基于文本的，因此通常首选查看辅助向量 /proc/self/auxv，其包含二进制格式的内核 hwcap ，可以轻松地在 /proc/self/auxv 文件中搜索 AT_HWCAP 记录，以检查 HWCAP_NEON 位（4096）。
某些 Linux 发行版 ld.so 链接器脚本被修改为通过 glibc 读取 hwcap，并为启用 NEON 的共享库添加额外的搜索路径。
3. 指令集关系
- 在ARMv7中，NEON 与 VFP 指令集具有以下关系：
- 具有 NEON 单元但没有VFP单元的处理器无法在硬件中执行浮点运算。
- 由于 NEON SIMD 操作更有效地执行向量计算，因此从 ARMv7 的引入开始，VFP 单元中的向量模式操作已被弃用。因此，VFP 单元有时也称为浮点单元（FPU）。
- VFP 可以提供完全兼容 IEEE-754 的浮点运算，ARMv7 NEON 单元中的单精度运算不完全符合 IEEE-754。
- NEON不能取代 VFP。VFP 提供了一些在 NEON 指令集中没有等效实现的专用指令。
- 半精度指令仅适用于包含半精度扩展的 NEON 和 VFP 系统。
- 在ARMv8中，VFP已被NEON取代，以上问题如 NEON 并不完全符合 IEEE 754 标准，并且有一些指令 VFP 支持而 NEON 不支持的问题已在 ARMv8 中得到解决。
三、NEON
NEON 是适用于 ARM Cortex-A 系列处理器的一种128位 SIMD 扩展结构，每个处理器核心均有一个 NEON 单元，因此可以实现多线程并行的加速效果。
1. NEON基本原理
1.1 NEON 指令执行流程
上图为 NEON 单元完成加速计算的流程图。其中向量寄存器中的每个元素同步执行计算，以此来加速计算过程。
1.2 NEON 计算资源
- NEON 与 ARM 处理器资源关系
- NEON 单元作为 ARM指令集的扩展，使用独立于 ARM 原有寄存器的 64位 或 128 位寄存器进行 SIMD 处理，在 64位 寄存器的寄存器文件上运行。
- NEON 和 VFP 单元完全集成到了处理器中，并共享处理器资源以进行整数运算、循环控制和缓存。
与硬件加速器相比，这显着降低了面积和功耗成本。并且其还使用更简单的编程模型，因为NEON 单元使用与应用程序相同的地址空间。
- NEON 与 VFP 资源关系
NEON 寄存器与 VFP 寄存器重叠，ARMv7 有 32 个 NEON D 寄存器，如下图所示。
NEON 寄存器
2. NEON指令
2.1 自动矢量化
向量化编译器可以使用 C 或 C++ 源代码，以一种能够有效使用 NEO N硬件的方式对其进行矢量化。这意味着可以通过编写可移植的 C 代码，同时仍然可以获得 NEON 指令所带来的性能水平。
为了帮助矢量化，将循环迭代次数设为矢量长度的倍数。GCC 和 ARM 编译器工具链都具有为 NEON 技术启用自动矢量化的选项。
2.2 NEON汇编
对于性能要求特别高的程序，手工编写汇编代码是更适合的方式。
GNU 汇编器（gas） 和 ARM Compile r工具链汇编器（armasm）都支持 NEON 指令的汇编。
编写汇编函数时，需要了解 ARM EABI，其定义了如何使用寄存器。ARM嵌入式应用程序二进制接口（EABI）指定哪些寄存器用于传递参数、返回结果或必须保留，指定了除ARM内核寄存器之外的32个D寄存器的使用。下图对寄存器功能进行了总结。
寄存器功能
2.3 NEON Intrinsics
NEON intrinsic 函数提供了一种编写 NEON 代码的方法，该方法比汇编代码更易于维护，同时仍然可以控制生成的 NEON 指令。
内部函数使用与 D 和 Q NEON 寄存器对应的新数据类型。数据类型支持创建直接映射到NEON 寄存器的 C 变量。
NEON intrinsic 函数的编写类似于使用这些变量作为参数或返回值的函数调用。编译器做了一些通常与编写汇编语言相关的繁重工作，例如：
寄存器分配
代码调度或重新排序指令
- intrinsic 缺点
无法让编译器准确输出想要的代码，因此在转向NEON汇编代码时仍有一些改进的可能性。
- NEON 指令简类型
NEON 数据处理指令可以分为正常指令、长指令、宽指令、窄指令和饱和指令。
以 Intrinsic 的长指令为例int16x8_t vaddl_s8(int8x8_t __a, int8x8_t __b);
- 上面的函数将两个64位的 D 寄存器向量（每个向量包含8个8位数字）相加，生成一个包含8个16位数字的向量（存储在128位的Q寄存器中），从而避免相加的结果溢出。
四、其他 SIMD 技术
1. 其他平台上的 SIMD 技术
SIMD 处理不是 ARM 独有的，下图将其与 x86 和 Altivec 进行了比较。
SIMD 对比
2. 与专用 DSP 对比
许多基于 ARM 的 SOC 中还包含 DSP 等协处理硬件，因此可以同时包含 NEON 单元和DSP。相对于 DSP，NEON 的特点有：
| NEON | DSP | |
|---|---|---|
| 特点 | - 扩展了ARM 处理器流水线 - 使用 ARM 内核寄存器进行内存寻址- 简易的开发和调试 - SMP 能力。MPCore 处理器中的每个 ARM 内核都有一个 NEON 单元。 - 开源社区和ARM生态系统都提供了广泛的 NEON 工具支持 | - 与 ARM 处理器并行运行 - 与 ARM 处理器集成度较低。在 DSP 和 ARM 处理器之间传输数据可能会有一些缓存清理或刷新开销。 |
四、总结
本节主要介绍基本 SIMD 及其他的指令流与数据流的处理方式，NEON 的基本原理、指令以及与其他平台及硬件的对比。
期望大家都能有所收获。
未完待续。。。
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