neon

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我有两个浮点操作数的比较结果比较如下;我需要的是基于比较的结果做需要执行以下操作：即： neon_gt_res = vcgtq_f32(temp1, temp2); if(neon_gt_res[0]) array[0] |= (unsigned char)0x01; if(neon_gt_res[1]) array[0] |= (unsigned char)0x02; if(neon_gt

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ARM锵：无法分配的约束输出寄存器“W”

uint8_t* dataPtr; uint8x8x4_t dataVec; __asm__ __volatile__("vldmia %1, %h0" : "=w"(dataVec) : "r"(dataPtr)); 以上ARM内联汇编代码时使用GCC工具链armeabi-v7a ABI的Android NDK编译工作正常。不过，我得到以下编译器错误，当我切换到Clang error:

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ARMv8 NEON向量置换

考虑存储器布局，使得8个连续的4字节块读取[abcdefgh]。我把它们加载到两个寄存器v0.4s和v1.4s，所以我得到v0.4s = [abcd]和v1.4s = [efgh]，其中每个字符代表一个32位块。我想重新排序它们以获得两个（可能不同）寄存器中的[abef]和[cdgh]。我现在的做法是首先将[efgh]的64位二进制取反，得到[ghef]。然后我可以使用提取得到[abef]和[g

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什么具体的区别是按我的理解，参照许多前往现场ARM我理解的Cortex-M7不支持NEON指令，但主机（CORTEX-M7）处理器皮质M7

NEON和SIMD指令之间，我们使用在我们的组织中指定“具有单精度浮点和SIMD操作的ARM COrtex-M7”。现在我完全没有意识和困惑。有SIMD和NEON指令之间有什么区别，请任何一个能详细解释。在此先感谢您的好解释。

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vld1.32 {d20-d21}和vld1q q10之间的区别？

我正在看一些我们测试的ARM开发板的ARM反汇编。它们使用NEON固有的vld1q_u32使用-march=armv7-a -mfloat-abi=hard -mfpu=neon生产。一个一个特定的机器与NEON我们看到（/proc/cpuinfo half thumb fastmult vfp edsp neon vfpv3 tls vfpv4 idiva idivt vfpd32 lpae

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如何使用dlib启用NEON加速？

我注意到最新版本的dlib支持手臂上的霓虹灯加速。我在iphone6上试了一下，性能从35ms到28ms（360X360）都有所提升。这是不正常的，因为我已经在具有SSE2加速（640X480）的笔记本电脑上实现了十倍的加速。有谁知道它的原因？

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如何使用arm霓虹灯8bit乘加总和到32位矢量中？

我正在做8bit定点工作，我有一个数组和B阵列都是Q7格式的，我想得到他们的和积演示代码： int8_t ra1[], ra2[], rb[]; int8x16_t va1, va2, vb; int16x4_t vsum1, vsum2; va1 = vld1q_s8(ra1); va2 = vld1q_s8(ra2); vb = vld1q_s8(rb); vsum1 = vdu

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如何码 “A [1] = B [C [1]]” 上ARM NEON SIMD内在功能

我试图平移该C/C++代码，以SIMD内在功能。 for(int i=0 ; i < length ; i++) A[i] = B[C[i]]; 我能翻译下面的代码（C/C++） for(int i=0 ; i < length ; i++) A[i] = B[i]; 到SIMD代码（使用本征函数） for(int i=0 ; i < length-16 ; i+=16

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atan2近似11位尾数在x86（与SSE2）和ARM（与vfpv4 NEON）

我试图以11位精度尾数实现快速atan2（浮点数）。atan2实现将用于图像处理。所以用SIMD指令（impl瞄准x86（带有SSE2）& ARM（带有vpfv4 NEON））可能会更好。现在，我使用切比雪夫多项式近似（https://jp.mathworks.com/help/fixedpoint/examples/calculate-fixed-point-arctangent.html）

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如何把uInt32x4_t转换为uon8x16_t in Neon？

然后，我的意思是我想将每个32位无符号整数分成四个8位。对应的位不变。如果uInt32x4是： 01000101001111100000001000010000 | 01000101001111100000001000010000 | 01000101001111100000001000010000 | 01000101001111100000001000010000 我想： 010001