高效实现向量化代码

以下是IIR code。我需要矢量化代码，以便我可以高效地编写NEON代码。矢量化高效实现向量化代码

例 非量化代码

for(i=0;i<100;i++) 
a[i] =a[i]*b[i];  //only one independent multiplication cannot take 
        //advantage of multiple multiplication units

量化代码

for(i=0;i<25;i++) 
{ 
a[i*4] =a[i*4]*b[i*4];    //four independent multiplications can use 
a[(i+1)*4] =a[(i+1)*4]*b[(i+1)*4]; // multiple multiplication units to perform the 
a[(i+2)*4] =a[(i+2)*4]*b[(i+2)*4]; //operation in parallel 
a[(i+3)*4] =a[(i+3)*4]*b[(i+3)*4]; 
}

请帮我在矢量化for循环的下方，通过有效的实现代码硬件矢量功能（我的硬件可以同时执行4次乘法）。

main() 
    { 
     for(j=0;j<NUMBQUAD;j++) 
    { 
     for(i=2;i<SAMPLES+2 ;i++) 
     { 
      w[i] = x[i-2] + a1[j]* w[i-1] + a2[j]*w[i-2]; 
      y[i-2] = w[i] + b1[j]* w[i-1] + b2[j]*w[i-2]; 

     } 
     w[0]=0; 
     w[1] =0; 
    } 
    }

来源

2013-04-05 Wolfrum

首先让它工作。我可能会误解，但通常IIR在前馈循环中访问多个元素。这只能访问x [i-2]。 – 2013-04-05 09:20:27

@Aki说什么 - 尝试优化破损代码没有意义。对于IIR滤波器，存在有问题的依赖性 - 实际上，与4路SIMD并行实现4个独立的IIR滤波器实际上更容易，而不是尝试将SIMD应用于单个IIR滤波器。 – 2013-04-05 09:23:15

这是一种不同形式的双二阶IIR，方程采取http://en.wikipedia.org/wiki/Digital_biquad_filter#Direct_Form_2 – Wolfrum 2013-04-05 09:23:55

一旦你已经修复（或验证）方程，你应该注意到在方程的每一轮有4个独立的乘法。任务变得找到的指令来排列输入向量x中的适当的和最少数量[...]，Y [...]，W [...]一些寄存器

q0 = | w[i-1] | w[i-2] | w[i-1] | w[i-2]| 
    q1 = | a1[j] | a2[j] | b1[j] | b2[j] | // vld1.32 {d0,d1}, [r1]! 
    q2 = q0 .* q1

一个潜在的更有效的方法波前平行性可以通过反转for循环来实现。

x0 = *x++; 

    w0 = x0 + a*w1 + b*w2; // pipeline warming stage 
    y0 = w0 + c*w1 + d*w2; // 

    [REPEAT THIS] 
    // W2 = W1; W1 = W0; 
    W0 = y0 + A*W1 + B*W2; 
    Y0 = W0 + C*W1 + D*W2; 
    // w2 = w1; w1 = w0; 

    x0 = *x++; 
    *output++= Y0; 

    w0 = x0 + a*w1 + b*w2; 
    y0 = w0 + c*w1 + d*w2; 
    [REPEAT ENDS] 

    W0 = y0 + A*W1 + B*W2; // pipeline cooling stage 
    Y0 = W0 + C*W1 + D*W2; 
    *output++= Y0;

虽然仍有X0-> W0-> Y0〜> W0-> Y0之间的依赖关系，还有全2路并行的在小写和大写表达式之间的机会。也可以尝试通过展开循环并进行手动寄存器重命名来摆脱值w2=w1; w1=w0;。

来源

2013-04-05 09:34:58

高效实现向量化代码

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