NEON Coprozessor: Unterschied zwischen den Versionen
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Der NEON-Coprozessor, der in ARM64-Prozessoren integriert ist, bietet erweiterte SIMD (Single Instruction, Multiple Data)-Fähigkeiten. Diese ermöglichen es, mehrere Datenpunkte mit einer einzigen Anweisung zu verarbeiten, was die Leistung bei bestimmten Arten von Berechnungen erheblich steigert. | Der NEON-Coprozessor, der in ARM64-Prozessoren integriert ist, bietet erweiterte SIMD (Single Instruction, Multiple Data)-Fähigkeiten. Diese ermöglichen es, mehrere Datenpunkte mit einer einzigen Anweisung zu verarbeiten, was die Leistung bei bestimmten Arten von Berechnungen erheblich steigert. | ||
=== Überblick === | |||
Architektur und Integration | ==== Architektur und Integration ==== | ||
SIMD-Fähigkeiten: NEON erweitert die ARMv8-A-Architektur (auch bekannt als ARM64) mit fortschrittlichen SIMD-Befehlssätzen. Diese sind besonders nützlich für Multimediaverarbeitungen, Signalverarbeitungen, mathematische Berechnungen und Machine-Learning-Anwendungen. | * SIMD-Fähigkeiten: NEON erweitert die ARMv8-A-Architektur (auch bekannt als ARM64) mit fortschrittlichen SIMD-Befehlssätzen. Diese sind besonders nützlich für Multimediaverarbeitungen, Signalverarbeitungen, mathematische Berechnungen und Machine-Learning-Anwendungen. | ||
VFP (Vector Floating Point) und NEON: | * VFP (Vector Floating Point) und NEON: | ||
VFP bietet skalare Floating-Point-Operationen. | ** VFP bietet skalare Floating-Point-Operationen. | ||
NEON bietet sowohl skalare Floating-Point- als auch SIMD-Operationen, was eine noch effizientere Verarbeitung von vektorisierten Daten erlaubt. | ** NEON bietet sowohl skalare Floating-Point- als auch SIMD-Operationen, was eine noch effizientere Verarbeitung von vektorisierten Daten erlaubt. | ||
Register und Datentypen | ==== Register und Datentypen ==== | ||
Register: NEON verfügt über 32 128-bit-Register (V0-V31), die je nach Bedarf in kleinere Register unterteilt werden können, z. B. in 64-bit (D0-D31), 32-bit (S0-S31), 16-bit (H0-H31) und 8-bit (B0-B31) Register. | * Register: NEON verfügt über 32 128-bit-Register (V0-V31), die je nach Bedarf in kleinere Register unterteilt werden können, z. B. in 64-bit (D0-D31), 32-bit (S0-S31), 16-bit (H0-H31) und 8-bit (B0-B31) Register. | ||
Datentypen: NEON unterstützt eine Vielzahl von Datentypen, darunter: | * Datentypen: NEON unterstützt eine Vielzahl von Datentypen, darunter: | ||
8-bit, 16-bit, 32-bit, 64-bit Integers | ** 8-bit, 16-bit, 32-bit, 64-bit Integers | ||
32-bit, 64-bit Floating-Point-Zahlen | ** 32-bit, 64-bit Floating-Point-Zahlen | ||
Polytyp-Daten für fortschrittliche kryptografische Operationen | ** Polytyp-Daten für fortschrittliche kryptografische Operationen | ||
Instruktionssatz | ==== Instruktionssatz ==== | ||
NEON instruiert SIMD-Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division sowie erweiterte Funktionen wie Vektorschieben, Rangieren, Laden und Speichern von Vektoren. | NEON instruiert SIMD-Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division sowie erweiterte Funktionen wie Vektorschieben, Rangieren, Laden und Speichern von Vektoren. | ||
Beispiele für NEON-Instruktionen: | Beispiele für NEON-Instruktionen: | ||
VADD (Vector Add): Addiert zwei Vektoren. | * VADD (Vector Add): Addiert zwei Vektoren. | ||
VMUL (Vector Multiply): Multipliziert zwei Vektoren. | * VMUL (Vector Multiply): Multipliziert zwei Vektoren. | ||
VDUP (Vector Duplicate): Verdoppelt ein Element in allen Positionen des Zielvektors. | * VDUP (Vector Duplicate): Verdoppelt ein Element in allen Positionen des Zielvektors. | ||
VLD1 (Vector Load): Lädt Daten aus dem Speicher in ein NEON-Register. | * VLD1 (Vector Load): Lädt Daten aus dem Speicher in ein NEON-Register. | ||
VST1 (Vector Store): Speichert Daten aus einem NEON-Register in den Speicher. | * VST1 (Vector Store): Speichert Daten aus einem NEON-Register in den Speicher. | ||
Anwendungsfälle | ==== Anwendungsfälle ==== | ||
Multimedia-Verarbeitung: NEON kann Videodekodierung/-codierung, Bildbearbeitung und Audioprozessoren beschleunigen. Beispiele sind JPEG-Dekodierung, H.264-Videokodierung und -decodierung sowie MP3-Dekodierung. | * Multimedia-Verarbeitung: NEON kann Videodekodierung/-codierung, Bildbearbeitung und Audioprozessoren beschleunigen. Beispiele sind JPEG-Dekodierung, H.264-Videokodierung und -decodierung sowie MP3-Dekodierung. | ||
Digitale Signalverarbeitung (DSP): Häufige Anwendungen umfassen FFT (Fast Fourier Transform), Faltung und Filterung von Signalen. | * Digitale Signalverarbeitung (DSP): Häufige Anwendungen umfassen FFT (Fast Fourier Transform), Faltung und Filterung von Signalen. | ||
Maschinelles Lernen: NEON kann als Beschleuniger für neuronale Netzwerke und andere maschinelle Lernalgorithmen dienen, indem es massive Mengen an Matrizenoperationen effizient ausführt. | * Maschinelles Lernen: NEON kann als Beschleuniger für neuronale Netzwerke und andere maschinelle Lernalgorithmen dienen, indem es massive Mengen an Matrizenoperationen effizient ausführt. | ||
Mathematische Berechnungen: Matrizen-Multiplikation, Vektoraddition und andere numerische Algorithmen profitieren von den parallelen Rechenfähigkeiten des NEON. | * Mathematische Berechnungen: Matrizen-Multiplikation, Vektoraddition und andere numerische Algorithmen profitieren von den parallelen Rechenfähigkeiten des NEON. | ||
Performance | ==== Performance ==== | ||
Parallelismus: Die SIMD-Natur des NEON ermöglicht die Bearbeitung mehrerer Datenpunkte gleichzeitig, was die Berechnungsrate für Aufgaben mit massiv parallelen Anforderungen drastisch erhöht. | * Parallelismus: Die SIMD-Natur des NEON ermöglicht die Bearbeitung mehrerer Datenpunkte gleichzeitig, was die Berechnungsrate für Aufgaben mit massiv parallelen Anforderungen drastisch erhöht. | ||
Effizienz: Die Kombination von NEONs parallelen Rechenfähigkeiten mit ARM64-Energieeffizienz bietet eine leistungsstarke und energieeffiziente Plattform für eine Vielzahl moderner Anwendungen. | * Effizienz: Die Kombination von NEONs parallelen Rechenfähigkeiten mit ARM64-Energieeffizienz bietet eine leistungsstarke und energieeffiziente Plattform für eine Vielzahl moderner Anwendungen. | ||
Verwendung des NEON-Coprozessors im Raspberry Pi | == Verwendung des NEON-Coprozessors im Raspberry Pi == | ||
Der Raspberry Pi, basierend auf einem ARM64-Prozessor, nutzt NEON, um eine Vielzahl von leistungsstarken rechnerischen Aufgaben zu erledigen. Durch die Integration von NEON ermöglicht der Raspberry Pi: | Der Raspberry Pi, basierend auf einem ARM64-Prozessor, nutzt NEON, um eine Vielzahl von leistungsstarken rechnerischen Aufgaben zu erledigen. Durch die Integration von NEON ermöglicht der Raspberry Pi: | ||
Schnellere Multimediaverarbeitung: Optimierung von Videocodecs und Grafikrendering. | * Schnellere Multimediaverarbeitung: Optimierung von Videocodecs und Grafikrendering. | ||
Verbesserte mathematische und wissenschaftliche Berechnungen: Effiziente Ausführung von Operationen, die massive Datenmengen verarbeiten. | * Verbesserte mathematische und wissenschaftliche Berechnungen: Effiziente Ausführung von Operationen, die massive Datenmengen verarbeiten. | ||
Höhere Leistung in Anwendungen des maschinellen Lernens: Beschleunigung von Berechnungen für neuronale Netzwerke und andere lernbasierte Algorithmen. | * Höhere Leistung in Anwendungen des maschinellen Lernens: Beschleunigung von Berechnungen für neuronale Netzwerke und andere lernbasierte Algorithmen. | ||
Der NEON-Coprozessor macht den Raspberry Pi zu einer idealen Plattform für Entwickler, die kostengünstige, leistungsstarke und energieeffiziente Lösungen für anspruchsvolle Rechenaufgaben suchen. | Der NEON-Coprozessor macht den Raspberry Pi zu einer idealen Plattform für Entwickler, die kostengünstige, leistungsstarke und energieeffiziente Lösungen für anspruchsvolle Rechenaufgaben suchen. | ||
Das LANE-Prinzip (LANE steht für "Lane-based") ist ein Konzept, das beim Design von SIMD (Single Instruction, Multiple Data)-Architekturen, wie dem NEON-Coprozessor in ARM64-Prozessoren, Anwendung findet. Hierbei wird der SIMD-Registersatz in mehrere "Lanes" unterteilt, sodass parallele Operationen effizient ausgeführt werden können. Lassen Sie uns tiefer in das LANE-Prinzip eintauchen und seine Bedeutung und Implementierung im Kontext des NEON-Coprozessors des Raspberry Pi betrachten. | Das LANE-Prinzip (LANE steht für "Lane-based") ist ein Konzept, das beim Design von SIMD (Single Instruction, Multiple Data)-Architekturen, wie dem NEON-Coprozessor in ARM64-Prozessoren, Anwendung findet. Hierbei wird der SIMD-Registersatz in mehrere "Lanes" unterteilt, sodass parallele Operationen effizient ausgeführt werden können. Lassen Sie uns tiefer in das LANE-Prinzip eintauchen und seine Bedeutung und Implementierung im Kontext des NEON-Coprozessors des Raspberry Pi betrachten. | ||
LANE-Prinzip: Überblick | == LANE-Prinzip: Überblick == | ||
Grundlagen des LANE-Prinzips | === Grundlagen des LANE-Prinzips === | ||
Lanes: Eine "Lane" ist ein Kanal innerhalb eines SIMD-Registers, der unabhängig von den anderen Lanes operationell sein kann. Jede Lane kann mehrere Datenwerte gleichzeitig verarbeiten. | * Lanes: Eine "Lane" ist ein Kanal innerhalb eines SIMD-Registers, der unabhängig von den anderen Lanes operationell sein kann. Jede Lane kann mehrere Datenwerte gleichzeitig verarbeiten. | ||
SIMD-Parallele Verarbeitung: SIMD ermöglicht die gleichzeitige Ausführung der gleichen Operation auf mehrere Datenpunkte. Das LANE-Prinzip unterteilt die Daten in separate Lanes, wobei jede Lane eine Teilmenge der Daten repräsentiert. | * SIMD-Parallele Verarbeitung: SIMD ermöglicht die gleichzeitige Ausführung der gleichen Operation auf mehrere Datenpunkte. Das LANE-Prinzip unterteilt die Daten in separate Lanes, wobei jede Lane eine Teilmenge der Daten repräsentiert. | ||
Register und Datentypen | === Register und Datentypen === | ||
NEON verwendet 128-bit Register (V-Register), die in mehrere Lanes unterteilt werden können: | NEON verwendet 128-bit Register (V-Register), die in mehrere Lanes unterteilt werden können: | ||
16 Lanes von 8-bit Daten (Vn.16B) | * 16 Lanes von 8-bit Daten (Vn.16B) | ||
8 Lanes von 16-bit Daten (Vn.8H) | * 8 Lanes von 16-bit Daten (Vn.8H) | ||
4 Lanes von 32-bit Daten (Vn.4S) | * 4 Lanes von 32-bit Daten (Vn.4S) | ||
2 Lanes von 64-bit Daten (Vn.2D) | * 2 Lanes von 64-bit Daten (Vn.2D) | ||
Jede Lane kann unabhängig operieren, wodurch parallele Berechnungen möglich werden. | Jede Lane kann unabhängig operieren, wodurch parallele Berechnungen möglich werden. | ||
Operationen im LANE-Prinzip | === Operationen im LANE-Prinzip === | ||
Vektor-Addition: Kann so implementiert werden, dass jede Lane eines Registers parallel zur Addition genutzt wird. | * Vektor-Addition: Kann so implementiert werden, dass jede Lane eines Registers parallel zur Addition genutzt wird. | ||
Vektor-Multiplikation: Multipliziert paarweise Elemente in Lanes parallel. | * Vektor-Multiplikation: Multipliziert paarweise Elemente in Lanes parallel. | ||
Datenumschichtung: Operationen können basierend auf Lanes Daten umschichten; zum Beispiel das Vertauschen von Lanes innerhalb eines Registers. | * Datenumschichtung: Operationen können basierend auf Lanes Daten umschichten; zum Beispiel das Vertauschen von Lanes innerhalb eines Registers. | ||
Vorteile des LANE-Prinzips | === Vorteile des LANE-Prinzips === | ||
Effizienz und Parallelisierung | ==== Effizienz und Parallelisierung ==== | ||
Durch das Aufteilen von Daten in Lanes und die parallele Verarbeitung kann die Effizienz und Geschwindigkeit erheblich gesteigert werden. | Durch das Aufteilen von Daten in Lanes und die parallele Verarbeitung kann die Effizienz und Geschwindigkeit erheblich gesteigert werden. | ||
Parallele Berechnungen reduzieren die Ausführungszeit von Operationen, insbesondere bei datenintensiven Anwendungen wie Signalverarbeitung, Grafikbearbeitung und wissenschaftlicher Berechnungen. | Parallele Berechnungen reduzieren die Ausführungszeit von Operationen, insbesondere bei datenintensiven Anwendungen wie Signalverarbeitung, Grafikbearbeitung und wissenschaftlicher Berechnungen. | ||
Deterministische Leistung | ==== Deterministische Leistung ==== | ||
Jede Lane operiert unabhängig, was zu einer deterministischen und vorhersehbaren Leistungsverbesserung führt. Das bedeutet, dass die Ausführungszeit für SIMD-Operationen gut vorhersagbar ist. | Jede Lane operiert unabhängig, was zu einer deterministischen und vorhersehbaren Leistungsverbesserung führt. Das bedeutet, dass die Ausführungszeit für SIMD-Operationen gut vorhersagbar ist. | ||
Reduzierte Speicherzugriffe | ==== Reduzierte Speicherzugriffe ==== | ||
Durch die Fähigkeit, mehrere Datenpunkte gleichzeitig zu verarbeiten, werden Speicherzugriffe reduziert, was die Gesamtleistung erhöht und den Datendurchsatz verbessert. | Durch die Fähigkeit, mehrere Datenpunkte gleichzeitig zu verarbeiten, werden Speicherzugriffe reduziert, was die Gesamtleistung erhöht und den Datendurchsatz verbessert. | ||
Beispiele von NEON-Operationen unter Verwendung des LANE-Prinzips | |||
Vektoraddition von zwei 128-Bit-Registern | == Beispiele von NEON-Operationen unter Verwendung des LANE-Prinzips == | ||
=== Vektoraddition von zwei 128-Bit-Registern === | |||
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// Beispiel: Addiere zwei Vektoren von vier 32-Bit-Werten (4 Lanes) | // Beispiel: Addiere zwei Vektoren von vier 32-Bit-Werten (4 Lanes) | ||
VADD.F32 Q0, Q1, Q2 // Addiert die 4 x 32-Bit Floating-Point-Werte in Q1 und Q2, Ergebnis in Q0 | VADD.F32 Q0, Q1, Q2 // Addiert die 4 x 32-Bit Floating-Point-Werte in Q1 und Q2, Ergebnis in Q0 | ||
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In diesem Fall: | In diesem Fall: | ||
Q1 ist in 4 Lanes von 32-bit Floating-Point-Werten unterteilt. | Q1 ist in 4 Lanes von 32-bit Floating-Point-Werten unterteilt. | ||
Q2 ist ebenso unterteilt. | Q2 ist ebenso unterteilt. | ||
Jede Lane wird parallel addiert, und das Ergebnis wird in der entsprechenden Lane von Q0 gespeichert. | Jede Lane wird parallel addiert, und das Ergebnis wird in der entsprechenden Lane von Q0 gespeichert. | ||
Vektorladen und -speichern | |||
=== Vektorladen und -speichern === | |||
<syntaxhighlight lang="asm"> | |||
// Beispiel: Lade und speichere Daten mit Lanes | // Beispiel: Lade und speichere Daten mit Lanes | ||
VLD1.32 {Q0}, [R0] // Lade vier 32-bit-Werte von der Speicheradresse in R0 nach Q0 | VLD1.32 {Q0}, [R0] // Lade vier 32-bit-Werte von der Speicheradresse in R0 nach Q0 | ||
VST1.32 {Q0}, [R1] // Speichere vier 32-bit-Werte aus Q0 an die Speicheradresse in R1 | VST1.32 {Q0}, [R1] // Speichere vier 32-bit-Werte aus Q0 an die Speicheradresse in R1 | ||
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Die Vektorinstruktionen arbeiten mit Lanes, um gleichzeitig mehrere Daten zu laden und zu speichern. | Die Vektorinstruktionen arbeiten mit Lanes, um gleichzeitig mehrere Daten zu laden und zu speichern. | ||
Anwendung und Kontext im Raspberry Pi | == Anwendung und Kontext im Raspberry Pi == | ||
Mediensysteme und Bildverarbeitung: Anwendungen wie Videokodierung/-dekodierung, Bildverarbeitung, Audioprozessoren nutzen intensiv die parallele Verarbeitung von NEON und das LANE-Prinzip zur Beschleunigung von Algorithmen. | * Mediensysteme und Bildverarbeitung: Anwendungen wie Videokodierung/-dekodierung, Bildverarbeitung, Audioprozessoren nutzen intensiv die parallele Verarbeitung von NEON und das LANE-Prinzip zur Beschleunigung von Algorithmen. | ||
Maschinelles Lernen: Leistungsfähige Netzwerke und Algorithmen für maschinelles Lernen können durch die parallele Verarbeitung von NEON optimiert werden. | * Maschinelles Lernen: Leistungsfähige Netzwerke und Algorithmen für maschinelles Lernen können durch die parallele Verarbeitung von NEON optimiert werden. | ||
Digitale Signalverarbeitung (DSP): Frequenzanalyse, Filterung und andere DSP-Anwendungen profitieren von SIMD-Operationen. | * Digitale Signalverarbeitung (DSP): Frequenzanalyse, Filterung und andere DSP-Anwendungen profitieren von SIMD-Operationen. | ||
Der NEON-Coprozessor, der das LANE-Prinzip nutzt, macht ARM64-Prozessoren wie die im Raspberry Pi besonders effizient für moderne, rechenintensive Anwendungen. | Der NEON-Coprozessor, der das LANE-Prinzip nutzt, macht ARM64-Prozessoren wie die im Raspberry Pi besonders effizient für moderne, rechenintensive Anwendungen. | ||
== Beispiel (euklidischen Distanz zwischen zwei 4D-Vektoren) == | |||
Beispiel, wie Sie die 4D-Vektordistanz in ARM64-Assembler mit NEON-Instruktionen berechnen können. Diese Berechnung beinhaltet typischerweise die Schritte: | Beispiel, wie Sie die 4D-Vektordistanz in ARM64-Assembler mit NEON-Instruktionen berechnen können. Diese Berechnung beinhaltet typischerweise die Schritte: | ||
Subtrahiere die entsprechenden Komponenten zweier Vektoren. | # Subtrahiere die entsprechenden Komponenten zweier Vektoren. | ||
Quadriere die resultierenden Differenzen. | # Quadriere die resultierenden Differenzen. | ||
Addiere die quadrierten Differenzen. | # Addiere die quadrierten Differenzen. | ||
Ziehe die Quadratwurzel des Sums, um die euklidische Distanz zu erhalten. | # Ziehe die Quadratwurzel des Sums, um die euklidische Distanz zu erhalten. | ||
Beispiel: Berechnung der euklidischen Distanz zwischen zwei 4D-Vektoren | Beispiel: Berechnung der euklidischen Distanz zwischen zwei 4D-Vektoren | ||
Angenommen, wir haben zwei 4D-Vektoren A und B, deren Komponenten in den NEON-Registern V0 und V1 gespeichert sind. Dieser Beispielcode verwendet 32-bit Gleitkommazahlen zur Darstellung der Vektorkomponenten. | Angenommen, wir haben zwei 4D-Vektoren A und B, deren Komponenten in den NEON-Registern V0 und V1 gespeichert sind. Dieser Beispielcode verwendet 32-bit Gleitkommazahlen zur Darstellung der Vektorkomponenten. | ||
Register-Setup | '''Register-Setup''' | ||
V0: enthält den 4D-Vektor A mit den Komponenten [A0, A1, A2, A3] | |||
V1: enthält den 4D-Vektor B mit den Komponenten [B0, B1, B2, B3] | * V0: enthält den 4D-Vektor A mit den Komponenten [A0, A1, A2, A3] | ||
V2: verwendet zur Zwischenspeicherung der Differenzen | * V1: enthält den 4D-Vektor B mit den Komponenten [B0, B1, B2, B3] | ||
V3: verwendet zur Zwischenspeicherung der quadratischen Differenzen | * V2: verwendet zur Zwischenspeicherung der Differenzen | ||
V4: verwendet zur Zwischenspeicherung der Summe der quadratischen Differenzen | * V3: verwendet zur Zwischenspeicherung der quadratischen Differenzen | ||
* V4: verwendet zur Zwischenspeicherung der Summe der quadratischen Differenzen | |||
<syntaxhighlight lang="asm"> | |||
// Nehmen wir an, V0 und V1 sind bereits mit 4D-Float-Vektoren geladen | // Nehmen wir an, V0 und V1 sind bereits mit 4D-Float-Vektoren geladen | ||
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// Schritt 4: Ziehe die Quadratwurzel der Summe | // Schritt 4: Ziehe die Quadratwurzel der Summe | ||
FSQRT S4, S4 // S4 = sqrt(S4) | FSQRT S4, S4 // S4 = sqrt(S4) | ||
Erklärung | </syntaxhighlight> | ||
'''Erklärung''' | |||
1. Subtraktion der Komponenten: | |||
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FSUB V2.4S, V0.4S, V1.4S | FSUB V2.4S, V0.4S, V1.4S | ||
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FSUB V2.4S, V0.4S, V1.4S: Subtrahiert die jeweiligen Elemente der Vektoren V0 und V1 und speichert das Ergebnis in V2. Dies führt zu V2 = [A0-B0, A1-B1, A2-B2, A3-B3]. | FSUB V2.4S, V0.4S, V1.4S: Subtrahiert die jeweiligen Elemente der Vektoren V0 und V1 und speichert das Ergebnis in V2. Dies führt zu V2 = [A0-B0, A1-B1, A2-B2, A3-B3]. | ||
2. Quadrieren der Differenzen: | |||
<syntaxhighlight lang="asm"> | |||
FMUL V3.4S, V2.4S, V2.4S | FMUL V3.4S, V2.4S, V2.4S | ||
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FMUL V3.4S, V2.4S, V2.4S: Quadriert die Differenzen und speichert sie in V3. Dies führt zu V3 = [(A0-B0)², (A1-B1)², (A2-B2)², (A3-B3)²]. | FMUL V3.4S, V2.4S, V2.4S: Quadriert die Differenzen und speichert sie in V3. Dies führt zu V3 = [(A0-B0)², (A1-B1)², (A2-B2)², (A3-B3)²]. | ||
3. Addition der quadratischen Differenzen: | |||
<syntaxhighlight lang="asm"> | |||
FADDV S4, V3.4S | FADDV S4, V3.4S | ||
</syntaxhighlight> | |||
FADDV S4, V3.4S: Addiert alle Elemente in V3 und speichert das Ergebnis in S4. Dies führt zu S4 = (A0-B0)² + (A1-B1)² + (A2-B2)² + (A3-B3)². | FADDV S4, V3.4S: Addiert alle Elemente in V3 und speichert das Ergebnis in S4. Dies führt zu S4 = (A0-B0)² + (A1-B1)² + (A2-B2)² + (A3-B3)². | ||
4. Quadratwurzel der Summe: | |||
<syntaxhighlight lang="asm"> | |||
FSQRT S4, S4 | FSQRT S4, S4 | ||
</syntaxhighlight> | |||
FSQRT S4, S4: Berechnet die Quadratwurzel des Ergebnisses in S4, wodurch die euklidische Distanz zwischen den Vektoren A und B entsteht. | FSQRT S4, S4: Berechnet die Quadratwurzel des Ergebnisses in S4, wodurch die euklidische Distanz zwischen den Vektoren A und B entsteht. | ||
Zusammenfassung | |||
=== Zusammenfassung === | |||
Diese Assembly-Sequenz berechnet die euklidische Distanz zwischen zwei 4D-Vektoren effizient mit NEON-Instruktionen, indem sie die parallele Verarbeitung von Vektordaten in SIMD-Architekturen nutzt. | Diese Assembly-Sequenz berechnet die euklidische Distanz zwischen zwei 4D-Vektoren effizient mit NEON-Instruktionen, indem sie die parallele Verarbeitung von Vektordaten in SIMD-Architekturen nutzt. | ||
Version vom 9. April 2025, 12:53 Uhr
NEON Coprozessor
Der NEON-Coprozessor, der in ARM64-Prozessoren integriert ist, bietet erweiterte SIMD (Single Instruction, Multiple Data)-Fähigkeiten. Diese ermöglichen es, mehrere Datenpunkte mit einer einzigen Anweisung zu verarbeiten, was die Leistung bei bestimmten Arten von Berechnungen erheblich steigert.
Überblick
Architektur und Integration
- SIMD-Fähigkeiten: NEON erweitert die ARMv8-A-Architektur (auch bekannt als ARM64) mit fortschrittlichen SIMD-Befehlssätzen. Diese sind besonders nützlich für Multimediaverarbeitungen, Signalverarbeitungen, mathematische Berechnungen und Machine-Learning-Anwendungen.
- VFP (Vector Floating Point) und NEON:
- VFP bietet skalare Floating-Point-Operationen.
- NEON bietet sowohl skalare Floating-Point- als auch SIMD-Operationen, was eine noch effizientere Verarbeitung von vektorisierten Daten erlaubt.
Register und Datentypen
- Register: NEON verfügt über 32 128-bit-Register (V0-V31), die je nach Bedarf in kleinere Register unterteilt werden können, z. B. in 64-bit (D0-D31), 32-bit (S0-S31), 16-bit (H0-H31) und 8-bit (B0-B31) Register.
- Datentypen: NEON unterstützt eine Vielzahl von Datentypen, darunter:
- 8-bit, 16-bit, 32-bit, 64-bit Integers
- 32-bit, 64-bit Floating-Point-Zahlen
- Polytyp-Daten für fortschrittliche kryptografische Operationen
Instruktionssatz
NEON instruiert SIMD-Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division sowie erweiterte Funktionen wie Vektorschieben, Rangieren, Laden und Speichern von Vektoren.
Beispiele für NEON-Instruktionen:
- VADD (Vector Add): Addiert zwei Vektoren.
- VMUL (Vector Multiply): Multipliziert zwei Vektoren.
- VDUP (Vector Duplicate): Verdoppelt ein Element in allen Positionen des Zielvektors.
- VLD1 (Vector Load): Lädt Daten aus dem Speicher in ein NEON-Register.
- VST1 (Vector Store): Speichert Daten aus einem NEON-Register in den Speicher.
Anwendungsfälle
- Multimedia-Verarbeitung: NEON kann Videodekodierung/-codierung, Bildbearbeitung und Audioprozessoren beschleunigen. Beispiele sind JPEG-Dekodierung, H.264-Videokodierung und -decodierung sowie MP3-Dekodierung.
- Digitale Signalverarbeitung (DSP): Häufige Anwendungen umfassen FFT (Fast Fourier Transform), Faltung und Filterung von Signalen.
- Maschinelles Lernen: NEON kann als Beschleuniger für neuronale Netzwerke und andere maschinelle Lernalgorithmen dienen, indem es massive Mengen an Matrizenoperationen effizient ausführt.
- Mathematische Berechnungen: Matrizen-Multiplikation, Vektoraddition und andere numerische Algorithmen profitieren von den parallelen Rechenfähigkeiten des NEON.
Performance
- Parallelismus: Die SIMD-Natur des NEON ermöglicht die Bearbeitung mehrerer Datenpunkte gleichzeitig, was die Berechnungsrate für Aufgaben mit massiv parallelen Anforderungen drastisch erhöht.
- Effizienz: Die Kombination von NEONs parallelen Rechenfähigkeiten mit ARM64-Energieeffizienz bietet eine leistungsstarke und energieeffiziente Plattform für eine Vielzahl moderner Anwendungen.
Verwendung des NEON-Coprozessors im Raspberry Pi
Der Raspberry Pi, basierend auf einem ARM64-Prozessor, nutzt NEON, um eine Vielzahl von leistungsstarken rechnerischen Aufgaben zu erledigen. Durch die Integration von NEON ermöglicht der Raspberry Pi:
- Schnellere Multimediaverarbeitung: Optimierung von Videocodecs und Grafikrendering.
- Verbesserte mathematische und wissenschaftliche Berechnungen: Effiziente Ausführung von Operationen, die massive Datenmengen verarbeiten.
- Höhere Leistung in Anwendungen des maschinellen Lernens: Beschleunigung von Berechnungen für neuronale Netzwerke und andere lernbasierte Algorithmen.
Der NEON-Coprozessor macht den Raspberry Pi zu einer idealen Plattform für Entwickler, die kostengünstige, leistungsstarke und energieeffiziente Lösungen für anspruchsvolle Rechenaufgaben suchen.
Das LANE-Prinzip (LANE steht für "Lane-based") ist ein Konzept, das beim Design von SIMD (Single Instruction, Multiple Data)-Architekturen, wie dem NEON-Coprozessor in ARM64-Prozessoren, Anwendung findet. Hierbei wird der SIMD-Registersatz in mehrere "Lanes" unterteilt, sodass parallele Operationen effizient ausgeführt werden können. Lassen Sie uns tiefer in das LANE-Prinzip eintauchen und seine Bedeutung und Implementierung im Kontext des NEON-Coprozessors des Raspberry Pi betrachten.
LANE-Prinzip: Überblick
Grundlagen des LANE-Prinzips
- Lanes: Eine "Lane" ist ein Kanal innerhalb eines SIMD-Registers, der unabhängig von den anderen Lanes operationell sein kann. Jede Lane kann mehrere Datenwerte gleichzeitig verarbeiten.
- SIMD-Parallele Verarbeitung: SIMD ermöglicht die gleichzeitige Ausführung der gleichen Operation auf mehrere Datenpunkte. Das LANE-Prinzip unterteilt die Daten in separate Lanes, wobei jede Lane eine Teilmenge der Daten repräsentiert.
Register und Datentypen
NEON verwendet 128-bit Register (V-Register), die in mehrere Lanes unterteilt werden können:
- 16 Lanes von 8-bit Daten (Vn.16B)
- 8 Lanes von 16-bit Daten (Vn.8H)
- 4 Lanes von 32-bit Daten (Vn.4S)
- 2 Lanes von 64-bit Daten (Vn.2D)
Jede Lane kann unabhängig operieren, wodurch parallele Berechnungen möglich werden.
Operationen im LANE-Prinzip
- Vektor-Addition: Kann so implementiert werden, dass jede Lane eines Registers parallel zur Addition genutzt wird.
- Vektor-Multiplikation: Multipliziert paarweise Elemente in Lanes parallel.
- Datenumschichtung: Operationen können basierend auf Lanes Daten umschichten; zum Beispiel das Vertauschen von Lanes innerhalb eines Registers.
Vorteile des LANE-Prinzips
Effizienz und Parallelisierung
Durch das Aufteilen von Daten in Lanes und die parallele Verarbeitung kann die Effizienz und Geschwindigkeit erheblich gesteigert werden. Parallele Berechnungen reduzieren die Ausführungszeit von Operationen, insbesondere bei datenintensiven Anwendungen wie Signalverarbeitung, Grafikbearbeitung und wissenschaftlicher Berechnungen.
Deterministische Leistung
Jede Lane operiert unabhängig, was zu einer deterministischen und vorhersehbaren Leistungsverbesserung führt. Das bedeutet, dass die Ausführungszeit für SIMD-Operationen gut vorhersagbar ist.
Reduzierte Speicherzugriffe
Durch die Fähigkeit, mehrere Datenpunkte gleichzeitig zu verarbeiten, werden Speicherzugriffe reduziert, was die Gesamtleistung erhöht und den Datendurchsatz verbessert.
Beispiele von NEON-Operationen unter Verwendung des LANE-Prinzips
Vektoraddition von zwei 128-Bit-Registern
// Beispiel: Addiere zwei Vektoren von vier 32-Bit-Werten (4 Lanes)
VADD.F32 Q0, Q1, Q2 // Addiert die 4 x 32-Bit Floating-Point-Werte in Q1 und Q2, Ergebnis in Q0
In diesem Fall:
Q1 ist in 4 Lanes von 32-bit Floating-Point-Werten unterteilt.
Q2 ist ebenso unterteilt.
Jede Lane wird parallel addiert, und das Ergebnis wird in der entsprechenden Lane von Q0 gespeichert.
Vektorladen und -speichern
// Beispiel: Lade und speichere Daten mit Lanes
VLD1.32 {Q0}, [R0] // Lade vier 32-bit-Werte von der Speicheradresse in R0 nach Q0
VST1.32 {Q0}, [R1] // Speichere vier 32-bit-Werte aus Q0 an die Speicheradresse in R1
Die Vektorinstruktionen arbeiten mit Lanes, um gleichzeitig mehrere Daten zu laden und zu speichern.
Anwendung und Kontext im Raspberry Pi
- Mediensysteme und Bildverarbeitung: Anwendungen wie Videokodierung/-dekodierung, Bildverarbeitung, Audioprozessoren nutzen intensiv die parallele Verarbeitung von NEON und das LANE-Prinzip zur Beschleunigung von Algorithmen.
- Maschinelles Lernen: Leistungsfähige Netzwerke und Algorithmen für maschinelles Lernen können durch die parallele Verarbeitung von NEON optimiert werden.
- Digitale Signalverarbeitung (DSP): Frequenzanalyse, Filterung und andere DSP-Anwendungen profitieren von SIMD-Operationen.
Der NEON-Coprozessor, der das LANE-Prinzip nutzt, macht ARM64-Prozessoren wie die im Raspberry Pi besonders effizient für moderne, rechenintensive Anwendungen.
Beispiel (euklidischen Distanz zwischen zwei 4D-Vektoren)
Beispiel, wie Sie die 4D-Vektordistanz in ARM64-Assembler mit NEON-Instruktionen berechnen können. Diese Berechnung beinhaltet typischerweise die Schritte:
- Subtrahiere die entsprechenden Komponenten zweier Vektoren.
- Quadriere die resultierenden Differenzen.
- Addiere die quadrierten Differenzen.
- Ziehe die Quadratwurzel des Sums, um die euklidische Distanz zu erhalten.
Beispiel: Berechnung der euklidischen Distanz zwischen zwei 4D-Vektoren
Angenommen, wir haben zwei 4D-Vektoren A und B, deren Komponenten in den NEON-Registern V0 und V1 gespeichert sind. Dieser Beispielcode verwendet 32-bit Gleitkommazahlen zur Darstellung der Vektorkomponenten.
Register-Setup
- V0: enthält den 4D-Vektor A mit den Komponenten [A0, A1, A2, A3]
- V1: enthält den 4D-Vektor B mit den Komponenten [B0, B1, B2, B3]
- V2: verwendet zur Zwischenspeicherung der Differenzen
- V3: verwendet zur Zwischenspeicherung der quadratischen Differenzen
- V4: verwendet zur Zwischenspeicherung der Summe der quadratischen Differenzen
// Nehmen wir an, V0 und V1 sind bereits mit 4D-Float-Vektoren geladen
// Schritt 1: Subtrahiere die Komponenten
FSUB V2.4S, V0.4S, V1.4S // V2 = V0 - V1
// Schritt 2: Quadriere die Differenzen
FMUL V3.4S, V2.4S, V2.4S // V3 = V2 * V2
// Schritt 3: Addiere die quadrierten Differenzen
FADDV S4, V3.4S // S4 = V3[0] + V3[1] + V3[2] + V3[3]
// Schritt 4: Ziehe die Quadratwurzel der Summe
FSQRT S4, S4 // S4 = sqrt(S4)
Erklärung
1. Subtraktion der Komponenten:
FSUB V2.4S, V0.4S, V1.4S
FSUB V2.4S, V0.4S, V1.4S: Subtrahiert die jeweiligen Elemente der Vektoren V0 und V1 und speichert das Ergebnis in V2. Dies führt zu V2 = [A0-B0, A1-B1, A2-B2, A3-B3].
2. Quadrieren der Differenzen:
FMUL V3.4S, V2.4S, V2.4S
FMUL V3.4S, V2.4S, V2.4S: Quadriert die Differenzen und speichert sie in V3. Dies führt zu V3 = [(A0-B0)², (A1-B1)², (A2-B2)², (A3-B3)²].
3. Addition der quadratischen Differenzen:
FADDV S4, V3.4S
FADDV S4, V3.4S: Addiert alle Elemente in V3 und speichert das Ergebnis in S4. Dies führt zu S4 = (A0-B0)² + (A1-B1)² + (A2-B2)² + (A3-B3)².
4. Quadratwurzel der Summe:
FSQRT S4, S4
FSQRT S4, S4: Berechnet die Quadratwurzel des Ergebnisses in S4, wodurch die euklidische Distanz zwischen den Vektoren A und B entsteht.
Zusammenfassung
Diese Assembly-Sequenz berechnet die euklidische Distanz zwischen zwei 4D-Vektoren effizient mit NEON-Instruktionen, indem sie die parallele Verarbeitung von Vektordaten in SIMD-Architekturen nutzt.
