第一部分：NEON 向量化提速的基本原理

1. ARM NEON 技术的核心是 SIMD（Single Instruction, Multiple Data，单指令多数据流）。

传统标量（Scalar）vs. 向量（Vector）

1. 在传统的 SISD（Single Instruction, Single Data）架构中，通用寄存器通常是 32 位或 64 位的。如果你要处理 4 个 32 位的整数加法：CPU 行为：取指 -> 译码 -> 执行（A[0]+B[0]） -> 写回。重复 4 次。耗时：假设每次运算 1 个周期，共需 4 个周期。
2. 在 NEON SIMD 架构中，引入了 128 位的向量寄存器（Q 寄存器）：CPU 行为：取指 -> 译码 -> 执行（{A[0], A[1], A[2], A[3]} + {B[0], B[1], B[2], B[3]}） -> 写回。耗时：所有加法并行发生，理论上只需 1 个周期。

为什么能提速？

1. 并行吞吐：数据位宽越大（128-bit），单次处理的元素越多。例如处理 8-bit 像素数据时，一条指令可以同时处理 16 个像素。
2. 流水线优化：减少了循环次数，从而减少了跳转指令带来的流水线冒险（Branch Misprediction）和指令预取开销。
3. 寄存器堆：NEON 拥有独立的寄存器文件（32 个 64 位 D 寄存器或 16 个 128 位 Q 寄存器），减少了通用寄存器（r0-r15）的压力。

第二部分：什么样的源码适合向量化？

1. 并不是所有代码都适合用 NEON 改写。适合向量化的代码通常具备以下特征：

核心特征

• 数据并行性：对大量不同的数据执行相同的操作（如图像每个像素都加亮）。
• 数据独立性：当前迭代的计算不依赖于上一轮迭代的结果（即没有 Loop-carried dependency）。反例: a[i] = a[i-1] + b[i] (无法并行，因为必须算完 i-1 才能算 i)。
• 内存连续性：数据在内存中是连续存放的，便于使用 vld1 等指令一次性加载。

典型应用场景

1. 图像/视频处理：RGB 转灰度、高斯模糊、缩放、Alpha 混合。
2. 信号处理 (DSP)：FFT（快速傅里叶变换）、FIR/IIR 滤波器、点积运算。
3. 矩阵运算/AI：卷积神经网络（CNN）中的矩阵乘法、量化操作。

代码改造示例：数组求和

原始标量代码 (Scalar)

void add_arrays_c(int32_t *a, int32_t *b, int32_t *dest, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        dest[i] = a[i] + b[i]; // 每次处理 1 个
    }
}

NEON 向量化代码 (Vectorized)

#include <arm_neon.h>

void add_arrays_neon(int32_t *a, int32_t *b, int32_t *dest, int n) {
    int i = 0;
    // 每次步进 4，因为 128 位寄存器能存 4 个 int32
    for (; i <= n - 4; i += 4) {
        // Load: 将内存数据加载到 NEON 寄存器
        int32x4_t va = vld1q_s32(&a[i]);
        int32x4_t vb = vld1q_s32(&b[i]);

        // Compute: 执行向量加法
        int32x4_t vresult = vaddq_s32(va, vb);

        // Store: 将结果写回内存
        vst1q_s32(&dest[i], vresult);
    }

    // 处理剩余不足 4 个的尾部数据
    for (; i < n; i++) {
        dest[i] = a[i] + b[i];
    }
}

第三部分：NEON 指令集详解与理解指南

NEON Intrinsics 本质上是 C 函数形式的封装，最终映射到底层的汇编指令。理解其命名规则是掌握 NEON 的第一步。

函数名解码：以 vdupq_n_u32 为例

1. NEON 函数名通常遵循以下格式：
2. v[instruction][flag]_[type]
3. 以 vdupq_n_u32 为例：

• v: Vector，代表这是向量操作，所有 NEON 指令的前缀。
• dup: Duplicate，指令助记符，代表复制操作。
• q: Quad-word (128-bit)。有 q: 操作的是 128 位寄存器（对应 C 类型 int32x4_t 等）。无 q: 操作的是 64 位寄存器（Double-word，对应 C 类型 int32x2_t 等）。
• _n: Scalar (Narrow/Number)，表示输入参数中包含一个标量。这解决了向量与标量混合运算的问题。对比: vaddq_f32 (向量+向量) vs vaddq_n_f32 (向量+标量)。
• _u32: 数据类型为 Unsigned 32-bit Integer。

常见数据类型后缀

数据重排类指令（Vector Manipulation）

这类指令是 NEON 编程中最灵活也最关键的部分。这些指令不进行算术运算，而是负责数据搬运、格式调整和内存布局优化。

初始化与构建 (Create & Dup)

提取与修改 (Get, Set & Copy)

1. 这里的核心概念是 Lane（通道）。对于 uint32x4_t，Lane 0~3 分别对应 4 个 int32。

• vget_lane_ / vgetq_lane_: 从向量中提取单个值到标量变量。
• vset_lane_ / vsetq_lane_: 将标量值修改到向量的指定 Lane。
• vcopy_lane_: 向量间传递。从源向量取出一个 Lane 的值，复制到目标向量的指定 Lane。
• lane: 源和目标都是 64 位。laneq: 源是 128 位。q_lane: 目标是 128 位。

高级重排 (Ext, Rev, Tbl)

• vext_ (Extract / Sliding Window)原理：将两个向量拼接，然后移动滑动窗口取出一截。用途：实现滤波器的滑窗操作，或者处理非对齐的数据流。示例: vext_s8(a, b, 3) 表示从 a 的第 3 个字节开始取值，跨越到 b。
• vrev (Reverse Elements)功能：在特定宽度的块内反转元素的顺序。粒度：vrev16: 在 16-bit 块内反转 8-bit 元素（AA BB -> BB AA）。vrev32: 在 32-bit 块内反转 8/16-bit 元素。vrev64: 在 64-bit 块内反转。用途：大小端转换（Endianness conversion）、图像通道交换（RGB -> BGR）。
• vrbit (Bit Reverse)功能：比特级反转。0101 -> 1010。对比：vrev 改变的是字节/元素的位置，vrbit 改变的是字节内部 Bit 的位置。用途：FFT 算法中的位反转排序。
• vtrn (Transpose), vzip (Zip), vuzp (Unzip)这些指令用于交叉存取数据，常用于矩阵转置或 SoA (Structure of Arrays) 与 AoS (Array of Structures) 的转换。vzip: 像拉链一样交错两个向量。vuzp: vzip 的逆操作，将交错的数据拆分。

计算类指令（Arithmetic Instructions）

计算类指令是 NEON 的核心生产力工具。除了常规的加减乘除，NEON 最独特的地方在于它对 饱和运算（Saturation） 和 成对运算（Pairwise） 的支持。

基础运算与乘加

常规的加减法非常直观，但乘法有一点特殊。

饱和运算 (Saturating Arithmetic)

这是 DSP 处理（如音频、图像）中最重要的概念。

• 普通运算：uint8 的 255 + 1 会溢出变成 0（回绕），导致图像出现噪点（黑白颠倒）。
• 饱和运算：uint8 的 255 + 1 结果卡在 255（最大值）。s8 的 -128 - 1 卡在 -128（最小值）。

命名规则：指令前缀多了一个 q (Saturating)。 注意区分：后缀的 q 代表 128位寄存器，前缀的 q 代表饱和运算。

• vqadd_: Saturating Add
• vqsub_: Saturating Sub

// 示例：处理像素亮度增加
uint8x8_t pixel = vdup_n_u8(250);
uint8x8_t delta = vdup_n_u8(10);

// 普通加法：250 + 10 = 260 -> 溢出变成 4
uint8x8_t res_norm = vadd_u8(pixel, delta); // 结果为 4 (太暗)

// 饱和加法：250 + 10 = 260 -> 钳位在 255
uint8x8_t res_sat  = vqadd_u8(pixel, delta); // 结果为 255 (最亮)

成对运算 (Pairwise Operations)

通常向量指令是 lane[i] 与 lane[i] 运算。而 Pairwise 指令是 向量内部相邻元素 进行运算。这类指令常用于 Reduction（归约求和） 场景，比如计算整个数组的总和。

命名规则：指令前缀多了 p (Pairwise)。

• vpadd_: 将向量内部相邻的两个元素相加。

图解 vpadd：

输入向量 A: [ 1, 2, 3, 4 ]   (int32x4)
输入向量 B: [ 5, 6, 7, 8 ]

结果向量 = vpadd_s32(A, B)

Lane 0: A[0] + A[1] = 1 + 2 = 3
Lane 1: A[2] + A[3] = 3 + 4 = 7
Lane 2: B[0] + B[1] = 5 + 6 = 11
Lane 3: B[2] + B[3] = 7 + 8 = 15

结果: [ 3, 7, 11, 15 ]

结构化存取指令（Structured Load/Store）

普通的 vld1 (Load 1) 只是把内存当作连续的字节流加载进来。但在图像处理中，数据通常是交错的（Interleaved），例如 RGB 图像： R0 G0 B0 R1 G1 B1 R2 G2 B2 ...

如果你想给所有的 R 通道加 10，如果只用 vld1，就需要复杂的掩码和移位操作才能把 R 挑出来。但 NEON 提供了 结构化加载 指令，能在加载内存的同时自动完成 De-interleaving（解交错/拆分）

指令族：vld2, vld3, vld4

数字后缀表示一个结构体中包含几个元素（2=立体声/复数，3=RGB，4=RGBA）。

• vld3_ / vld3q_: 加载 3 个通道的数据，并自动分拆到 3 个不同的向量寄存器中。

图解 RGB 分离 (vld3)

假设内存地址 ptr 指向 RGB 数据：R0 G0 B0 R1 G1 B1 R2 G2 B2 ...

uint8_t* ptr = image_data;
uint8x16x3_t rgb = vld3q_u8(ptr); 
// uint8x16x3_t 是一个包含 3 个 uint8x16_t 向量的结构体

执行后，寄存器中的状态：

对应存储：vst3 (Interleaving Store)

计算完成后，使用 vst3 可以将分离的 R、G、B 向量自动 合并（Interleave） 回 R G B R G B 的内存格式。

// 假设将 R 通道全部置零
rgb.val[0] = vdupq_n_u8(0); 

// 写回内存，自动穿插
vst3q_u8(ptr, rgb);
// 内存变为: 0 G0 B0 0 G1 B1 0 G2 B2 ...

特殊后缀与指令辨析

• vmovn (Narrowing)注意：这里的 n 不是 _n_ (Scalar) 的意思，而是 Narrow (变窄)。功能：将 128 位寄存器的数据截断为 64 位（例如 uint16x8_t -> uint8x8_t）。通常保留低位，丢弃高位。对应指令：vmovl (Long / Widen) 是它的反向操作，将数据位宽变大。
• vorrq (Bitwise OR)命名：使用 ORR 而非 OR 是 ARM 汇编的传统（与 AND, EOR, ADD 保持三字母一致）。功能：按位或。常用于合并掩码。
• 比较指令 (vceq, vcge, etc.)vceqq_u16 (Compare Equal Quad)返回值：NEON 的比较结果不是 0 或 1，而是 全 0 (0x0000) 或 全 1 (0xFFFF)。原因：便于后续直接作为位掩码（Mask）使用，通过 vand 指令保留符合条件的数据。

总结

掌握 NEON 优化的关键在于：

1. 思维转换：从循环处理单个元素转变为设计数据流一次处理一批元素。
2. 数据布局：熟练使用 vext, vtrn, vzip 等指令将数据整理成适合计算的格式，这是最耗时也是最体现技巧的地方。
3. 查阅手册：熟悉命名规则，遇到不确认的指令通过后缀或前缀推断其行为。