NEON优化1：软件性能优化、降功耗怎么搞？

背景

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为了移动端或嵌入式设备等场景也能用上前沿技术，产品往往会上一些复杂的算法模型，但由于算法开销过大，导致实时性差、功耗高等问题，需要进行端侧的性能优化。

如何在不改变算法效果的前提下，降低算法代码的时间复杂度，成了许多工程师不得不面对的问题。

性能优化基础之MCPS和MIPS

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首先，在进行性能优化前，应找到一个具体的性能衡量指标，即MIPS/MCPS。

• MIPS：million instructions per second，程序运行时每秒所耗费的指令数
• MCPS：million instructions per second，程序运行时每秒所耗费的周期数

MIPS和MCPS的区别

• MIPS是指令数，不同平台软仿和硬仿的差距不大
• MCPS是周期数，由于有硬件优化，可能不同平台会出现MCPS不同，甚至比MIPS还小。

一般软仿结果，MIPS都比MCPS小，因为软仿工具RVDS的CPI最小才能为1，硬仿结果能直接获得MCPS数。硬仿时，好的CPU能做到CPI小于1，即1个周期多指令，具体见：link。

With a single-execution-unit processor, the best CPI attainable is 1. However, with a multiple-execution-unit processor, one may achieve even better CPI values (CPI < 1).

MIPS计算DEMO

目录结构：

• src
  • main.c
    • void test(int* arr, int len);
  • vpu.h
  • vpu.s

计算代码：

#include <stdio.h>

#define MIPS_COUNT_ARM_CORTEX

#ifdef MIPS_COUNT_ARM_CORTEX
#include "v7_pmu.h"
#endif

#ifdef MIPS_COUNT_ARM_CORTEX
#define MILLION_UNIT        (1000000.f)
#define KILO_UNIT           (1000.f)
#define FRAME_LEN_MS        (10.f)     // 10ms
#define COUNT_NUM           1000
unsigned int counter0;
unsigned int cycle_count1;
unsigned int cycle_count2;
unsigned int cur_time = 0;
long double cur_time_tmp = 0.0;
double avg_time = 0; 
unsigned long avg_time_tmp = 0;
unsigned int peak_time = 0;
float cycle2mips_coef = (1 / MILLION_UNIT) / (FRAME_LEN_MS / KILO_UNIT);  // unit: mips
#endif


void main(void) {
    // set mannual
    cnt = COUNT_NUM;

    while(cnt--) {
#ifdef MIPS_COUNT_ARM_CORTEX
        enable_pmu();                // Enable the PMU
        reset_ccnt();                // Reset the CCNT (cycle counter)
        reset_pmn();                 // Reset the configurable counters
        pmn_config(0, 0x03);         // Configure counter 0 to count event code 0x03
        enable_ccnt();               // Enable CCNT
        enable_pmn(0);               // Enable counter
        counter0 = read_pmn(0);      // Read counter 0
        cycle_count1 = read_ccnt();  // Read Core cycle
#endif

        // test();

#ifdef MIPS_COUNT_ARM_CORTEX
        cycle_count2 = read_ccnt();
        cur_time = cycle_count2 - cycle_count1;
        // 10^6 => million cycle, *1000/frmeLms => second
        cur_time_tmp = (float)cur_time * cycle2mips_coef; // mips
        avg_time_tmp += (unsigned int)cur_time_tmp;
        if (cur_time > peak_time) {
                peak_time = cur_time;
        }
        printf("%.2f mips \n", cur_time_tmp);
#endif
    }

#ifdef MIPS_COUNT_ARM_CORTEX
    avg_time = (double)avg_time_tmp / COUNT_NUM;
    printf("max %.2f mips \n", (float)peak_time * cycle2mips_coef);
    printf("avg %.2f mips \n", avg_time);
#endif
}

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计算开销的模块函数通常放到要测试开销的相关函数如test()前后，即可得到该函数的单独MIPS开销，当然，也可以根据总体程序运行的开销乘相关函数所占开销比例得到，但计算不便，这里不推荐。

测试工具及流程

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所需工具

软仿测试工具通常采用ARM公司的RVDS（RealView Development Suite）开发套件，模拟各种内核处理进行仿真，得到开销数据。

硬仿测试工具通常是用Andriod平台自带的simpleperf工具，将可执行文件直接推到手机上运行，实时抓取CPU数据得到实际开销数据，并绘制出图，俗称火焰图。

软硬仿优化流程

• 软仿流程
  • 安装RVDS软件
  • 配置代码工程环境
  • 跑通代码
  • 编写开销计算代码
  • 仿真Profile
  • 得到热点函数和开销基线
  • 进行代码优化
  • 测试热点函数开销
• 硬仿流程
  • 与软仿流程类似
  • 建议先软仿，再硬仿
  • 涉及到IO读写等开销问题，软仿无法模拟实际运行情况，以硬仿结果为准

有了热点开销函数，就可以进行相关指令集及代码优化了。

小结

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本文分享了性能优化的背景及基础概念，时间复杂度计算之MCPS和MIPS，以及测试工具和软硬仿流程。下篇分享NEON优化的案例与经验。