海思支持NEON(FPU)

1、前言

NEON:SIMD(Single Instruction Multiple Data 单指令多重数据) 指令集， 其针对多媒体和讯号处理程式具备标准化的加速能力。

VFP: (Vector Float Point), 向量浮点运算单元，arm11（s3c6410 支持VFPv2），Cortex-A8（s5pv210）支持VFPv3.

NEON和VFPv3 浮点协处理器共享寄存器组，所以在汇编时，指令是一样的。

编译选项：

-mfpu = name（neon or vfpvx）指定FPU 单元

-mfloat-abi = name（soft、hard、 softfp）：指定软件浮点或硬件浮点或兼容软浮点调用接口

如果只指定 -mfpu，那么默认编译不会选择选择硬件浮点指令集

如果只指定 -mfloat-abi = hard或者softfp，那么编译会使用硬件浮点指令集

 2、gcc编译选项不同

     针对cpu为aarch64好像没有-mfpu选项，参见另一篇文章https://blog.csdn.net/xclshwd/article/details/90713747

    好文http://www.voidcn.com/article/p-sjtnjhug-rx.html

3、使用

     使用NEON主要有四种方法：

         a、NEON优化库(Optimized libraries)

         b、向量化编译器(Vectorizing compilers)

         c、NEON intrinsics

         d、NEON assembly

        根据优化程度需求不同，第4种最为底层，若熟练掌握效果最佳，一般也会配合第3种一起使用。本文将会重点介绍第3、4 种方法。先简要介绍前两种。

• Libraries：直接在程序中调用优化库
  • OpenMax DL：支持加速视频编解码、信号处理、色彩空间转换等；
  • Ne10：一个ARM的开源项目，提供数学运算、图像处理、FFT函数等。
• Vectorizing compilers：GCC编译器的向量优化选项
  • 在GCC选项中加入向量化表示能有助于C代码生成NEON代码，如

    -ftree-vectorize

    。
• NEON intrinsics：提供了一个连接NEON操作的C函数接口，编译器会自动生成相关的NEON指令，支持ARMv7-A或ARMv8-A平台
  • 所有的intrinsics函数都在GNU官方说明文档；
• NEON assembly：
  • Assembly文件。纯汇编文件，后缀为”.S”或”.s”。注意对寄存器数据的保存。具体对通用寄存器的详解不是本文的重点，有兴趣的读者请                自行补充该部分知识 
  • inline assembly内联汇编  

                  优点：在C代码中嵌入汇编，调用简单，无需手动存储寄存器；

                  缺点：有较为复杂的格式需要事先学习，不好移植到其他语言环境

     参考博文：http://zyddora.github.io/2016/02/28/neon_1/                  https://zyddora.github.io/2016/03/16/neon_2/