NEON优化：性能优化经验总结

本文总结常用的NEON优化技巧及重要参考资料。

优化技巧

---

高频常用

• 热点函数涉及到大量IO读写操作时，数据的内存地址尽量与NEON数组或系统位数对齐，如32位对齐，可降低访问开销

• 跑demo得到profile，看开销占比Top5，必须对其优化一版

• 重点优先搞NEON指令并行计算，能大幅降低开销

• for循环

  • 循环数字不大优先用4排展开；大循环用8排并行计算
  • 循环变量i，尽量设置成基本数据类型，如32位
  • 如for循环中if优化，if中对cnt进行计数，用4个寄存器存，末尾再将4个寄存器值相加
  • 循环时用减法计数器时可降开销
    • 如: for (b = 0; b < num; b++)
    • 改为：for (b = 0; b < num - 3; b += 4)
    • 可再改：for (b = num - 1; b - 3 >= 0; b -= 4)
    • 可再改：for (b = num - 1; b >= 3; b -= 4)
    • 务必记得读写数据时，将坐标前移相应位次，原读取：cf[b], 今读取：cf[b - 3]

• 数组索引取值

  • 数组索引以及索引内部涉及运算的，尽量换成指针偏移加减来做
  • 避免大范围索引跳跃，减少cache miss，具体例子见：矩阵乘优化，分块成4*4处理

• 内存使用

  • 优先用局部变量，而非malloc堆内存，减少cache miss
  • 针对具体变量类型，手动for循环并行拷贝值，可能比memcpy()函数更高效，因为memcpy内部还涉及大量判断，以保证平台兼容性
  • 涉及IO读写时，软仿数据可能无法准确反映硬仿结果，应以硬仿为准，软仿无法模拟最新芯片层面优化

• 指令运算

  • 矩阵乘场景，在不大幅增加寄存器变量的前提下，外部的A也最好并行多读几路数据进来，跟B的各列运算，减少B各列的读取次数
  • 乘加指令，add和mul可以合并为mla，一条指令完成乘加操作

• 算法角度

  • 观察热点函数的算法，从算法层面优化时间复杂度，进行等效实现
    • 数据是否有序，for循环是否可以变成二分
    • 冒泡排序是否可以变成归并
    • 是否有冗余逻辑，冗余变量计算

• 细节

  • 差1问题：注意再注意！
    • 发现循环中并行计算时常有：-4, +=4组合问题，会导致结尾处哪怕有4个值也只能单独计算。
    • 应改为：-3，+=4；其他类似：-7， +=8；不管是<=、<或>=场景。
    • 举例：
      • 原始：for (i = 0; i < size; i++)
      • 并行：for (i = 0; i < size - 3; i += 4)
      • 扫尾：for (; i < size; i ++)
    • 原理：以4路为例
      • 并行写法，-3的目的是保证从i开始往后能有4个可用值，+4的目的是对i进行迭代，每4路前进一次
      • 扫尾写法，加上扫尾的目的是为了处理size不能被4整除的场景，末尾不足4个的剩余值单独处理
  • NEON优化宏开关
    • 常用#ifndef XX_NO_NEON宏开关来控制NEON开关，便于回退NEON优化版本来debug

编译选项

• 初始编译选项：O0，Omemory（优化内存），开内联

• 优化编译选项：O2，Otime（优化时间），不开内联；一般开O2

• 建议基线优化时，尽量选不开内联以改善视图，以便观察热点函数中实际大头开销所在

  • 开了内联，容易出现，有的大头开销函数I被内联到X函数中，但仅看X函数半天看不出哪里可以优化的
  • 如关内联，则大头开销函数I则远超X函数，成为Top热点开销函数，便于优化分析

• 尽量能用O3优化就用O3，不能的部分代码单独用O2优化编译，然后链接该模块，再整体一起O3编译

• 不要轻易restore default编译设置，否则会导致所有配置失效，如编译平台、编译选项

注意事项

• 开销计算

  • 算每帧开销时，要确认每帧时长是10ms、20ms，修改对应的帧长时间
  • RVDS中计算的MCPS本质为MIPS，注意与硬仿的结果进行区分

其他问题

---

用#ifndef XX_NO_NEON来定义有关NEON的宏，用意何在，为啥不用#ifdef XX_NEON？

#ifndef ALG_NO_NEON
// opt_neon_code
...
#else
// origin code
...
#endif
1
2
3
4
5
6
7

• ifndef的意义在于，因为基线输出查看属于低频操作，而查看每次NEON优化的进展是高频操作，所以默认走NEON优化，而查看基线时只需要添加对应宏即可。
• 当然，如习惯#ifdef XX_NEON也无不可，不影响效果。

相关资源

---

附学习过程中用到的好资源，最后一个参考链接是彩蛋，涉及：Optimizing Software in C++ - Agner Fog - PDF，C++软件性能优化。

这本书是所有C++程序员都应该要读的一本书，它事无巨细地从语言层面、编译器层面、内存访问层面、多线程层面、CPU层面讲述了如何对软件性能调优，是一本经典的电子书，欢迎进阶阅读！

资料链接汇总：

• google keywords: neon optimization，可获取大量有关资源
• NEON优化ARM官方介绍，link
• NEON优化ARM官方介绍文章翻译，link
• ARM官方相关程序员Neon编程指南，link
• Optimizing C Code with Neon Intrinsics， link
• ARM Neon Intrinsics 学习指北：从入门、进阶到学个通透，link
• How to improve software performance with NEON， link
• ittiam：印度以太公司专业优化资料，link1，link2
• AI神经网络CNN中im2col矩阵卷积核的计算优化，link
• 谷歌开发cmath.h的NEON优化，库链接：link，库说明：link
• 重磅！性能优化PDF：Optimizing software in C++，An optimization guide for Windows, Linux, and Mac platforms，link