Welke specifieke optimalisaties voor ARM (NEON)?

NEON is een SIMD-extensie voor ARM die parallelle operaties op datavectoren mogelijk maakt, wat cruciaal is voor het versnellen van berekeningen in ML en multimedia taken op mobiele en edge-apparaten.

Belangrijkste optimalisaties met NEON:

• Vectorisatie van berekeningen: vervang scalare operaties door vectoriële om meerdere datapunten tegelijk te verwerken.
• Gebruik van gespecialiseerde instructies: bijvoorbeeld FMA (vermenigvuldigen met accumulatie), instructies voor werken met fixed-point en floating-point.
• Data-uitlijning: voor efficiënte laden en opslaan van vectoren is het belangrijk om data uit te lijnen op grenzen van 16 of 32 bytes.
• Minimaliseren van vertakkingen: NEON werkt goed met voorspelbare stroom, dus vermijd vertakkingen binnen vectorlussen.
• Parallelisatie van laden en berekeningen: gebruik van load/store instructies met pipelining.

Voorbeeld in C met NEON-intrinsieken voor het vermenigvuldigen van twee float-arrays:

#include <arm_neon.h>

void multiply_arrays(const float* a, const float* b, float* result, int length) {
    int i;
    for (i = 0; i < length; i += 4) {
        float32x4_t va = vld1q_f32(&a[i]);
        float32x4_t vb = vld1q_f32(&b[i]);
        float32x4_t vr = vmulq_f32(va, vb);
        vst1q_f32(&result[i], vr);
    }
}

Deze aanpak versnelt de berekeningen aanzienlijk in vergelijking met een gewone lus.