一文揭秘向量化編程的高性能魔法世界
1、向量化編程的基本概念
向量化編程是一種編程范式，該技術以數組或矩陣而非單個元素為單位進行計算。這種技術在諸如NumPy（Python）, R語言的vector和matrix對象，以及MATLAB等科學計算庫中得到廣泛應用。簡單來說，就是通過一次運算處理整個數據集，而非逐一訪問每個元素進行操作，從而顯著減少循環次數，提高執行效率。
2、向量化編程的工作原理
傳統循環結構在處理大量數據時容易產生低效，因為每次迭代都需要多次函數調用和內存訪問。而向量化操作則是將一系列計算任務轉化為對整個數組的操作指令，這些指令由底層高效的庫來執行，往往能夠利用SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令集、多核CPU/GPU并行計算能力等硬件特性進行加速。換言之，向量化編程相當于批量執行命令，實現了計算密集型任務的并行化處理。
3、向量化編程的實際應用與優勢
大數據處理：在大數據分析場景下，向量化編程極大地提高了數據加載、過濾、轉換和統計的速度，使得海量數據處理變得更為快捷；
機器學習與深度學習：各種神經網絡訓練和預測過程中大量的數學運算，如矩陣乘法、卷積等操作，無一不是向量化編程大顯身手之處；
性能提升：由于減少了中間環節和冗余操作，向量化代碼往往比等價的循環結構快幾個數量級，而且更容易優化和并行化；
4、ARM架構下向量化編程
在ARM架構中，尤其是面對現代ARM處理器如Cortex-A系列和帶有NEON SIMD（單指令多數據流）單元的芯片，向量化編程尤為重要。NEON技術允許在同一時間內對多個數據進行相同的操作，極大提升了處理多媒體和信號處理算法的性能。
NEON是ARM架構中的一個可選組件，它提供了一組豐富的128位寬的SIMD寄存器（在ARMv8-A架構中擴展到了128/64/32位混合寬度），使得單條指令能夠同時對多個數據元素進行操作。NEON擁有16個128位寬的寄存器Q0-Q15，每個寄存器又可以視為兩個64位的雙寄存器(D0-D7)，四個32位的單寄存器(S0-S31)，八個16位的半寄存器(H0-H31)，以及其他粒度更小的寄存器集合。
以下是一個簡單的ARM NEON匯編向量化編程實例，假設我們要對兩組32位浮點數數組進行逐元素相加：
assembly
.syntax unified
@ 導入NEON指令集
.arm
.data
input1: .float 1.0, 2.0, 3.0, ..., 16.0
input2: .float 4.0, 5.0, 6.0, ..., 17.0
output: .space 64 @ 留足存儲16個浮點數的空間
.text
.global neon_vector_add
neon_vector_add:
vld1.32 {d0-d3}, [r0]! @ 一次性加載4個雙精度浮點數到NEON寄存器d0-d3
vld1.32 {d4-d7}, [r1]! @ 同樣加載另一組數據到d4-d7
vadd.f32 q0, q0, q2 @ 將q0（d0-d1）與q2（d4-d5）對應元素相加
vadd.f32 q1, q1, q3 @ 將q1（d2-d3）與q3（d6-d7）對應元素相加
vst1.32 {d0-d3}, [r2]! @ 將結果一次性存儲回內存
bx lr @ 結束函數并返回在此例中，我們使用NEON指令集中的vld1指令加載數據到NEON寄存器，隨后使用vadd.f32進行向量加法操作，最后通過vst1將結果一次性寫回內存。通過這種方法，原本可能需要16次循環才能完成的任務現在僅需寥寥幾條指令即可完成，大大提升了計算效率。
通過ARM匯編向量化編程，代碼執行效率很高，但是大多數情況下，更推薦使用ARM NEON Intrinsics。這是ARM提供的一種高級接口，它允許C和C++程序員使用標準的編程語言語法來編寫可利用NEON SIMD（單指令多數據）指令集進行加速的代碼。
5、ARM NEON Intrinsics簡介
NEON Intrinsics是編譯器提供的內聯函數，封裝了底層的NEON匯編指令。通過調用這些函數，開發者可以用C/C++代碼表達原本需要用匯編語言完成的矢量化操作，可以在保持較高抽象層的同時，充分利用硬件級別的并行計算能力。
NEON intrinsic支持多種數據類型，包括但不限于：
- 8位、16位、32位和64位整數向量（如int8x8_t、int16x4_t、int32x2_t、int64x1_t）；
- 浮點數向量（如float32x4_t、float64x2_t）；
- 復數類型向量（如float32x4x2_t 表示復數的4x2矩陣）；
NEON Intrinsics涵蓋了眾多SIMD操作，包括但不限于以下幾個類別：
- 算術運算：如加法（vadd）、減法（vsub）、乘法（vmul）、除法（vdiv）等；
- 邏輯運算：與（vand）、或（vor）、非（vbic）、異或（veor）等；
- 移位操作：算術移位（vshl）、邏輯移位（vshr/vshl_n）等；
- 飽和運算：飽和加法（vqadd）、飽和減法（vqsub）、飽和乘法（vmulhq_s16等）等；
- 轉換操作：類型轉換（vreinterpret_*）、寬度變化（vmovn、vmovl）等；
- 數據加載/存儲：向量加載（vld1、vld2、vld3等），向量存儲（vst1、vst2、vst3等）；
- 數據排列與重組：元素交換（vrev*）、交錯提取（vtrn*）、解交織（vtbl、vtbx）等；
- 其他復雜操作：乘累加（vmla/vmlal）、快速數學函數（vrecpe、vrsqrte）、vrecps_f32（近似倒數和平方根）、vrhadd_s8（相鄰元素的均值計算）等；
NEON intrinsic使用方法：
在C或C++代碼中使用NEON intrinsic函數，需要包含頭文件<arm_neon.h>。
為了能夠在編譯時生成NEON指令，編譯器選項必須支持并開啟NEON，例如在GCC中使用-mfpu=neon標志。
NEON intrinsic優點：
- 相較于直接編寫NEON匯編代碼，intrinsic函數更具可讀性和可維護性；
- 編譯器可以更好地優化代碼，因為它能在編譯時就知道開發者意圖利用SIMD指令；
- 由于intrinsic函數的可移植性，相同的代碼可以在不同版本的ARM架構上進行編譯和運行，只要目標架構支持NEON；
6、ARM NEON指令命名規則
ARM NEON指令的名字一般由三部分構成：
- 前綴：指示基本操作，如v表示這是一個NEON指令；
- 操作類型：描述了指令所執行的操作，如add表示加法操作，mul表示乘法操作，max表示求最大值等；
- 數據類型和向量尺寸：這部分反映了操作的數據類型（整數、浮點數等）和向量長度；
數據類型指定：
整數操作：通常以u（unsigned）或s（signed）開頭，后跟位寬（8、16、32、64）。例如：u8表示無符號8位整數，s16表示有符號16位整數，u32表示無符號32位整數。
浮點數操作：以f開頭，后跟位寬（通常為32或64）。例如：f32表示單精度（32位）浮點數，f64表示雙精度（64位）浮點數。
向量尺寸，NEON指令可以操作不同長度的向量，例如：單個128位寄存器（如float32x4_t，表示4個32位浮點數），雙個64位寄存器組成的向量（如int16x8_t，表示8個16位整數）。
后綴：
后綴有時會表示額外的含義，如：_q后綴通常表示操作的是128位的向量寄存器（quadword），_d 后綴則表示操作的是64位的雙字寄存器（doubleword），_i或 _lane用于表示對向量中的某個特定通道（lane）進行操作，_n 后綴表示帶立即數的移位操作（如固定位數的右移操作vshr_n_s32）。
下面是幾個NEON指令名稱實例：
- vaddq_f32 表示對兩個128位（4個單精度浮點數）向量執行加法操作；
- vmul_s16表示對兩個64位（8個16位整數）向量執行乘法操作；
- vmax_s8`表示在兩個8位整數向量之間逐元素進行比較，并保留較大的值；
高級功能
對于一些特殊的操作，例如數據加載和存儲、數據重組、打包和解包等，還有其它特殊命名的指令，例如：vld1q_f32表示加載一個128位的浮點數向量，vst1_lane_u8表示存儲向量中的一個8位無符號整數到內存，vtbl和vtbx用于從表格中查找并加載數據。
7、ARM NEON編程關鍵注意事項和最佳實踐
在進行ARM NEON編程時，有幾個關鍵的注意事項和最佳實踐可以提高代碼效率和穩定性，同時避免常見陷阱。以下是一些主要的注意事項：
- 寄存器分配與管理
NEON提供了有限數量的寄存器，因此合理的寄存器分配策略至關重要。避免過度依賴寄存器，特別是在長循環體中，否則可能導致編譯器被迫使用棧內存存儲臨時結果，從而影響性能。盡可能地利用寄存器重用，減少不必要的數據復制和移動。
- 數據對齊
NEON指令在處理內存數據時，對數據對齊有一定要求。通常，為了獲得最佳性能，數據應按16字節對齊。不對齊的數據訪問可能會導致額外的內存訪問和性能下降。
- 內存訪問模式
有效利用NEON的內存加載和存儲指令（如vld1、vst1等）的各種變體，根據數據的實際分布情況選擇合適的內存訪問模式（如連續、交錯等）。
- 指令調度與流水線
由于NEON流水線的特點，考慮指令間的依賴性和延遲，合理安排指令順序以提高流水線效率，避免流水線停滯。
- 使用NEON Intrinsic函數
使用NEON intrinsic函數而不是直接編寫匯編代碼，可以使代碼更易于維護和優化。同時，編譯器可以更好地進行寄存器分配和指令調度。
- 向量化考量
盡可能將計算任務向量化，即使這意味著重新組織算法或數據結構，以最大程度地利用SIMD并行處理能力。
- 編譯器優化
確保編譯器已啟用NEON支持（如GCC的`-mfpu=neon`選項），并且打開適當的優化級別（如-O2或-O3）。
- 調試與性能分析
使用調試工具和技術來檢查NEON代碼是否正常工作，包括使用GDB或IDE的調試功能，以及性能分析工具如perf等，來確認優化效果。
- 兼容性
注意不同ARM架構對NEON的支持程度可能存在差異，代碼應具備良好的向下兼容性。當編寫跨平臺代碼時，要考慮不同ARM架構下NEON指令集的差異，例如ARMv7和ARMv8對某些NEON指令的支持范圍可能不同。
通過對NEON指令的巧妙運用，可以將原本串行的矩陣乘法操作轉變為并行計算，大幅提高計算速度。然而，由于NEON指令集并不能直接處理任意大小的矩陣乘法，編寫高效NEON代碼時需要綜合考慮數據布局、緩存優化、寄存器分配等因素。
ARM架構下NEON相關技術，可以參考如下官方說明：
https://www.arm.com/technologies/neon
