복잡한 숫자 (대개 두 개의 float로 구성된 구조체가 포함 된 배열을 포함하는 배열이며 아래 참조)를 사용하여 NEON C 내장 함수를 사용하여 속도를 높이고 싶습니다. " typedef struct {
Int16 re;
Int16 im;
} Complex;
이미 12 장을 읽어 : for(n = 0;n < 1024;n++,p++
네온 어셈블리로 최적화 된 코드가 하나 있습니다. gcc로 빌드하고 Cortex A9 (하드 플로트 이미지)에서 실행합니다. 하드 플로트 옵션 (예 : -mapc -march = armv7-a -mtune = cortex-a9 -mfloat-abi = hard -mfpu = neon)을 사용하여 최적화되지 않은 코드 (어셈블리가없는 순수한 c) 그것은 잘
약 30 개의 ARM 명령어와 20 개의 NEON 명령어가있는 코드가있는 경우. 제한된 명령 대기열로 인해 30 ARM 명령어가 완료 될 때까지 NEON 보조 프로세서가 정지합니까? 그렇다면 ARM 코드와 NEON 코드를 혼합하는 것이 더 낫습니까? 주목할 사항 : ARM 코드와 NEON 코드는 서로 독립적입니다. .
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str sl, [sp, #36]
팔 웹 사이트에서 Cortex-a9 프로세서에 대한 지시 타이밍이 제공됩니다. 각 명령의 Instruction Link , 타이밍 (예로서 VADD 명령어를 사용하여) 아래와 같은 형식의 표에 주어진 하다 (구체적으로는, I는 약 네온 벡터 명령을 말하고) NAME FORMAT Cycle Source Result Writeback
VADD Dd,Dn,D
Why2, Why3 및 Coq와 함께 Frama-C 네온 (우분투)을 성공적으로 컴파일했습니다. 그래서 #define FRAMA_C_MALLOC_HEAP
과 : 이전 버전 (질소)와 함께이 같은 일부 기호를 정의하여, 특정 힙 모델을 선택하는 것이 가능했다. Frama-C Neon user manual은 share/malloc.c 파일을 포함하고 있지만
다음 코드로드 동일한 데이터를 D17뿐만 D18, D19로서 : vld1.16 {d16, d17, d18, d19}, [R1, :128]!
제가 너무 vld1.16 d16, [R1, :64]!
처럼 별도 하중을 분할하려고 또한 d16 및 d17에 데이터를 두 번로드했습니다. 이것은 Xcode 5.1.1에서 대상은 iPad 3 (ARMv7)입니
다양한 플랫폼을 대상으로하는 C++ 코드를 작성 중입니다. 여기에는 x86, x64 및 ARM이 포함됩니다. 현재 x64에서 Intel IPP 및 MKL (SSE 용)을 사용하고 있으며 ARM 용 NEON 라이브러리를 추가 할 예정입니다. 최소의 의존성과 소동으로 특정 라이브러리를 둘러 볼 수있는 표준 방법이 있습니까? 나는 현재 비주얼 스튜디오 2008