如何使用 SIMD 优化 for 循环的计算？

Question

我正在尝试使用 Neon SIMD 在 ODROID XU4 ARM 平台上加速立体匹配算法。为此，我正在使用 openMp 编译指示。

 void StereoMatch:: sadCol(uint8_t* leftRank,uint8_t* rightRank,const int SAD_WIDTH,const int SAD_WIDTH_STEP, const int imgWidth,int j, int d , uint16_t* cost) 
  {

   uint16_t sum = 0;
   int n = 0;
   int m =0;
      for ( n = 0; n < SAD_WIDTH+1; n++)
      {

     #pragma omp simd
     for(  m = 0; m< SAD_WIDTH_STEP; m = m + imgWidth ) 
         {


        sum += abs(leftRank[j+m+n]-rightRank[j+m+n-d]);

         };
         cost[n] = sum;
         sum = 0;



  };

我是 SIMD 和 openMp 的新手，我知道在代码中使用 SIMD pragma 会指示编译器对减法进行向量化，但是当我执行代码时，我没有发现任何区别。我应该在我的代码中添加什么以对其进行矢量化？

Answer 1

如评论中所述，ARM-Neon 有一条指令可以直接执行您想要的操作，即计算无符号字节的绝对差并将其累加为无符号字节 short-integers。

假设 SAD_WIDTH+1==8，这是一个使用内部函数的非常简单的实现（基于@nemequ 的简化版本）：

void sadCol(uint8_t* leftRank,
            uint8_t* rightRank,
            int j,
            int d ,
            uint16_t* cost) {
    const int SAD_WIDTH = 7;
    const int imgWidth = 320;
    const int SAD_WIDTH_STEP = SAD_WIDTH * imgWidth;

    uint16x8_t cost_8 = {0};
    for(int m = 0; m < SAD_WIDTH_STEP; m = m + imgWidth )  {
        cost_8 = vabal_u8(cost_8, vld1_u8(&leftRank[j+m]), vld1_u8(&rightRank[j+m-d]));
    };
    vst1q_u16(cost, cost_8);
};

vld1_u8加载8个连续字节，vabal_u8计算绝对差并累加到第一个寄存器。最后vst1q_u16将寄存器存入内存

您可以轻松制作imgWidth和SAD_WIDTH_STEP函数参数。如果 SAD_WIDTH+1 是 8 的不同倍数，您可以为此编写另一个循环。

我手头没有 ARM 平台来测试它，但是 "it compiles": https://godbolt.org/z/vPqiYI（在我看来，程序集看起来不错）。如果您使用 -O3 进行优化，gcc 将展开循环。

如何使用 SIMD 优化 for 循环的计算？

How to optimize the computation of a for loop using SIMD?

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openmp

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neon

odroid