从0开始学习NEON(1)

news2024/9/22 15:47:14
1、前言

在上个博客中对NEON有了基础的了解，本文将针对一个图像下采样的例子对NEON进行学习。

学习链接:CPU优化技术 - NEON 开发进阶

上文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42108183/article/details/136412104

2、第一个例子

现在有一张图片，需要对UV通道的数据进行下采样，对于同种类型的数据，相邻的4个元素求和并求均值。示意图如下图所示:

在这里插入图片描述

假定图像数据的宽为16的整数倍，如果使用c++代码，可以写出下面的代码:

void DownscaleUv(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{
    //遍历每一行的数据
    for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++)
    {	
        // 偶数行起始位置，
        uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;
        // 奇数行起始位置
        uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;
        // 存储起始位置
        uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;
		// 没一次循环计算没
        for (int32_t i = 0; i < dst_width; i += 2)
        {
            // U通道 (u1 + u2 + u3 + u4) / 4
            dst_ptr[i] = (src_ptr0[i * 2] + src_ptr0[i * 2 + 2] +
                         src_ptr1[i * 2] + src_ptr1[i * 2 + 2]) / 4;
            // V通道 (v1 + v2 + v3 + v4) / 4
            dst_ptr[i + 1] = (src_ptr0[i * 2 + 1] + src_ptr0[i * 2 + 3] +
                             src_ptr1[i * 2 + 1] + src_ptr1[i * 2 + 3]) / 4;
        }
    }
}

通过学习向量化编程，我们可知，数据的计算可以利用单指令多数据的方式进行加速，例如上面的例子中的内层循环，下面就使用NEON来试试吧。

3、第2个例子

为了进行向量化加速，首先需要将UV数据分离，将UV数据分离的操作在NEON中很容易进行， 使用vld2交织加载或者储存即可。对于每一行的数据，交织加载的示意图如下。
在这里插入图片描述

交织加载的基本原理是按照间隔挑选数据。交织加载的例子如下所示:

void DownscaleUvNeon()
{
 
    vector<uint8_t> data;  // UVUVUVUVUV...
    for(int i=0;i<32;i++){
        data.push_back(i);
    }
	// 
    uint8_t *src_ptr0 = (uint8_t *)data.data(); 
	
    // load 第一行的数据
    uint8x16x2_t src;
    src = vld2q_u8(src_ptr0);   // 交织读取 16 * 2 的数据,需要两个q寄存器。
    auto a = src_odd.val[0];   // 一行的U数据

    vector<uint8_t> show_data(16);
    vst1q_u8 (show_data.data(),a);   // 将U数据顺序储存到内存中
	
    // 打印
    for(auto n : show_data){
        cout <<  static_cast<int>(n) << endl;  // 0,2,4,6,...
    }   
}
4、第3个例子

对于下UV数据采样来说，在偶数行进行上面的交织加载，再在奇数行上进行同样的操作。奇数行和偶数行相应的数据进行相加再求平均，即可得到最后的结果。代码实现如下：

#include <arm_neon.h>
void DownscaleUvNeon(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_width, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{
    //用于加载偶数行的源数据，2组每组16个u8类型数据，（16 * 8) * 2 = 128 * 128, 因此需要两个q寄存器。 
    uint8x16x2_t v8_src0;
    //用于加载奇数行的源数据
    uint8x16x2_t v8_src1;
    //目的数据变量，需要一个Q寄存器
    uint8x8x2_t v8_dst;
    //目前只处理16整数倍部分的结果
    int32_t dst_width_align = dst_width & (-16);  //  dst_width & (-16)，最大能够整除16的数。
    //向量化剩余的部分需要单独处理
    int32_t remain = dst_width & 15;
    int32_t i = 0;
    //外层高度循环，逐行处理
    for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++)
    {
        //偶数行源数据地址
        uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;
        //奇数行源数据地址
        uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;
        //目的数据指针
        uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;
        //内层循环，一次16个u8结果输出
        for (i = 0; i < dst_width_align; i += 16)
        {
            //提取数据，进行UV分离
            v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0); 
            src_ptr0 += 32; // 偶数行进入下一个stride
            v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1);
            src_ptr1 += 32; // 奇数行行进入下一个stride
            //水平两个数据相加
            uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]);
            uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]);
            uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]);
            uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]);
            //上下两个数据相加，之后求均值
            v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2);
            v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2);
            //UV通道结果交织存储
            vst2_u8(dst_ptr, v8_dst);
            dst_ptr += 16;
        }
        //process leftovers......
    }
}
5、第4个例子

当图像的宽度不是16的整数倍，需要考虑结尾数据处理，按照链接里面的例子，可以分为以下几种。

1、 padding

​ 也就是将数据补齐到想要的长度，如下图所示，比如我这里需要操作 uint8x8_t的数据，但是我的数据长度只有5，可以将数据的长度填充至8。
在这里插入图片描述

2、Overlap

​ 也就是重复利用其中的某些数据，在不填充其他数据的情况下进行，如下图所示，当需要利用uint8x4_t来对下面的数据进行计算时，可以先将04加载到寄存器上，再将36加载到寄存器上操作。
在这里插入图片描述

常用第二种方法对结尾数据进行处理，那么图像下采样的数据代码可以写成:

#include <arm_neon.h>

void DownscaleUvNeon(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_width, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{
    uint8x16x2_t v8_src0;
    uint8x16x2_t v8_src1;
    uint8x8x2_t v8_dst;
    int32_t dst_width_align = dst_width & (-16); // 最大能够整除16的数。
    int32_t remain = dst_width & 15;             // 需要剩余处理的数据长度
    int32_t i = 0;

    for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++)
    {
        uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;
        uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;
        uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;
		
        // 处理完宽度为16的整数倍数据了
        for (i = 0; i < dst_width_align; i += 16)
        {
            v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0);
            src_ptr0 += 32;
            v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1);
            src_ptr1 += 32;
            uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]);
            uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]);
            uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]);
            uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]);
            v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2);
            v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2);
            vst2_u8(dst_ptr, v8_dst);
            dst_ptr += 16;
        }
        // process leftover
        // remain 剩余需要处理的数据长度
        if (remain > 0)
        {
            // 从后往前回退一次向量计算需要的数据长度
            // 有部分数据是之前处理过的，这部分的数据在这里重复计算一次
            src_ptr0 = src + src_stride * (j * 2) + src_width - 32; 
            src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;
            dst_ptr = dst + dst_stride * j + dst_width - 16;
            
            v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0);
            v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1);
            uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]);
            uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]);
            uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]);
            uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]);
            v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2);
            v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2);
            
            vst2_u8(dst_ptr, v8_dst);
        }
    }
}

3、 single

将剩余的元素单独处理，就是将剩余的元素利用NEON的只加载一个元素的功能，不推荐使用，因为这里又可能for循环多次。

4、将剩余的元素当作标量处理

也就是将剩下的元素直接使用c语言编程的方式进行计算。

void DownscaleUvNeonScalar(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_width, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{
    uint8x16x2_t v8_src0;
    uint8x16x2_t v8_src1;
    uint8x8x2_t v8_dst;
    int32_t dst_width_align = dst_width & (-16);
    int32_t remain = dst_width & 15;
    int32_t i = 0;

    for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++)
    {
        uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;
        uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;
        uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;

        for (i = 0; i < dst_width_align; i += 16) // 16 items output at one time
        {
            v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0);
            src_ptr0 += 32;
            v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1);
            src_ptr1 += 32;
            uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]);
            uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]);
            uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]);
            uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]);
            v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2);
            v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2);
            vst2_u8(dst_ptr, v8_dst);
            dst_ptr += 16;
        }
        //process leftover
        src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;
        src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;
        dst_ptr = dst + dst_stride * j;
        for (int32_t i = dst_width_align; i < dst_width; i += 2)
        {
            dst_ptr[i] = (src_ptr0[i * 2] + src_ptr0[i * 2 + 2] +
                         src_ptr1[i * 2] + src_ptr1[i * 2 + 2]) / 4;

            dst_ptr[i + 1] = (src_ptr0[i * 2 + 1] + src_ptr0[i * 2 + 3] +
                             src_ptr1[i * 2 + 1] + src_ptr1[i * 2 + 3]) / 4;
        }
    }
}
6、总结

本次学习中通过一个下采样的例子学习的NEON编程过程中的优势以及将要面临的问题，主要是剩余数据处理的方式，后面将继续深入学习。
/ 4;

        dst_ptr[i + 1] = (src_ptr0[i * 2 + 1] + src_ptr0[i * 2 + 3] +
                         src_ptr1[i * 2 + 1] + src_ptr1[i * 2 + 3]) / 4;
    }
}

}


#### 6、总结

本次学习中通过一个下采样的例子学习的NEON编程过程中的优势以及将要面临的问题，主要是剩余数据处理的方式，后面将继续深入学习。

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