个128位四字寄存器Q0-Q15,32个64位双字寄存器D0-D31,两个寄存器是重叠的,在使用的时候须要特别注意,不小心就会被覆盖掉. NEON的数据类型:无符号整数.有符号整数.未指定类型的整数.浮点数.{0,1}上的多项式.数据类型针对的是操作数,而不是目标数.NEON中的数据类型说明符由一个指示数据类型的字母构成,该字母通常后跟一个指示宽度的数字. NEON指令可处理:(1).由下面内容构成的双字向量:八个8位元素.四个16位元素.两个32位元素.一个64位元素:(2).由下面内容构成的

转载来源<[整理]SIMD.MMX.SSE.AVX.3D Now!.neon> 本文摘取部分内容,详细请看原文. SIMD NEON是通用的SIMD(单指令多数据)引擎. 对于SISD,每个指令只能处理一个数据,而SIMD一个指令可以处理多个数据,因为多个数据的处理是平行的,因此从时间来说,一个指令执行的时间,SISD和SIMD是差不多的.由于SIMD一次可以处理N个数据,所以它的处理的时间也就缩短到SISD的1/N.需要指出一点,NEON是需要硬件支持的,需要有一块寄存器放到硬件上来处理这个

转自:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/38020265 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. “ARM Advanced SIMD”,nick-named “NEON”, it provides:(1).A set of interesting scalar/vectorinstructions and registers(the latter are mapped to the same chip area a

ARM平台NEON指令的编译和优化 本文介绍了ARM平台基于ARM v7-A架构的ARM Cortex-A系列处理器(Cortex-A5, Cortex-A7,Cortex-A8, Cortex-A9, Cortex-A15)上的NEON多媒体处理硬件加速器针对C/C++语言.汇编语言和NEON intrinsics如何编译和优化,包含如何向量化.向量化的ARMCC和GCC编译器选项.NEON的汇编和EABI程序调用规范.如何在bare-metal和Linux操作系统上检测NEON硬件.如何指导

http://blog.csdn.net/liujia2100/article/details/27236477 NEON:SIMD(Single Instruction Multiple Data 单指令多重数据) 指令集, 其针对多媒体和讯号处理程式具备标准化的加速能力. VFP: (Vector Float Point), 向量浮点运算单元,arm11(s3c6410 支持VFPv2),Cortex-A8(s5pv210)支持VFPv3. NEON和VFPv3 浮点协处理器共享寄存器组,所

进行SIMD多媒体扩展的设计,源于一个很容易观察到的事实: 许多多媒体应用程序操作的数据类型比对32位处理器进行针对性优化的数据类型更窄一些. 图像三基色,都是8位.音频采样也都是8位和16位来表示. SIMD的多媒体扩展指令与标准的SIMD指令相比,它指定的操作数更少,因此使用的寄存器堆更小. SIMD扩展主要对一下三项进行了简化: 1)多媒体SIMD扩展固定了操作代码中数据操作数的数目,从而在x86的体系结构的MMX,SSE,AVX中添加了数百条指令. 2)多媒体SIMD没有提供向量体系结构

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM

第一部分 认识ARM,方案商,GPU , 芯片 1.1 ARM ARM(Advanced RISC Machines)是微处理器行业的一家知名企业,设计了大量高性能.廉价.耗能低的RISC处理器.相关技术及软件.技术具有性能高.成本低和能耗省的特点.适用于多种领域,比如嵌入控制.消费/教育类多媒体.DSP和移动式应用等. ARM 公司是专门从事基于 RISC 技术芯片设计开发的公司,作为知识产权供应商,本身不直接从事芯片生产,靠转让设计许可由合作公司生产各具特色的芯片. 正是因为这样,各家都采用

Linux系统的交叉编译工具链用来将源代码变成bin文件或者库文件的一个软件.一般大家默认工具链等于gcc或者arm-linux-gcc,但是实际上,gcc只是工具链的编译器部分,不是全部,制作一个工具链的原材料,除了gcc,还需要linux内核,libc库等一系列的软件包.所谓万事开头难,如何在Buildroot中使用自己的交叉编译工具链则是第一道难关. Buildroot支持从零开始用原材料软件包自动构造工具链,也支持直接使用第三方制作好的工具链. toolchain-buildroot 从

http://en.wikipedia.org/wiki/ARM_architecture ARM architecture     ARM architectures The ARM logo Designer ARM Holdings Bits 32-bit or 64-bit Introduced 1985 Design RISC Type Register-Register Branching Condition code Open Proprietary 64/32-bit archi

本文转载自:http://blog.csdn.net/zhou_chenz/article/details/52346134 Linux系统的交叉编译工具链用来将源代码变成bin文件或者库文件的一个软件.一般大家默认工具链等于gcc或者arm-linux-gcc,但是实际上,gcc只是工具链的编译器部分,不是全部,制作一个工具链的原材料,除了gcc,还需要linux内核,libc库等一系列的软件包.所谓万事开头难,如何在Buildroot中使用自己的交叉编译工具链则是第一道难关. Buildro

AM5728 Sitara Processors 1．    介绍 1.1 AM572x概述 AM572x是高性能,Sitara器件.以28nm技术集成: 结构设计主要考虑嵌入式应用,包括工业通讯,人机接口(HMI),自动化控制,其它高性能通用的应用, 流视频,支持到全高清1920x1080p@60Hz 2D和3D图形和合成. 器件的组成由下面几个部分: Cortex-A15微处理器单元(MPU)子系统,包括2个ARM Cortex-A15核 2个数字信号处理器(DSP)C66x子系统 2个基于

前言   开发RK3399等相关的项目和产品做评估,最近发现Rock Pi4是一个很好的评估版,价格合适,能满足评估的开发,像树莓派一样留出来引脚接口,是很好的快速落地arm系列产品和项目的较好方案选择之一.  本片将开启Rock Pi平台旅程.   Rock Pi系列有多个产品      Zero:基于Amlogic S9-5Y2   Radxa Zero 中使用的 SoC 是 Amlogic S905Y2.主系统CPU为四核ARM Cortex-A53 CPU,统一L2缓存,提升系统性能.此

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别?本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面对 GPU 计算网格中的一些概念做细致分

最近把渲染设备对应的GLES的API填上了. 主要有IRenderDevice/IShader/ITexture/IGraphicsResourceManager/IIndexBuffer/IVertexBuffer.都是体力活, 根据文档(https://www.khronos.org/opengles/sdk/docs/man3/)填上对应的API就可了.遇到的问题纪录在下面: Stick to the standard C++standard并没有要求char必须是unsignedtype

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别? 本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念

下载解压 armrvds.tar.gz到/opt 下 在自己的build.sh下导入RVCT的环境变量配置ARM® RVDS™4.1(b713): export ARMROOT=/opt/armrvds/4.1BLD713/RVCT/Programs/4.1/713/linux-pentium export ARM_BIN=/opt/armrvds/4.1BLD713/RVCT/Programs/4.1/713/linux-pentium export ARMCC41INC=/opt/armrv

Android Skia 和 2D 图形系统 1 Skia 概述 Skia 是 Google 一个底层的图形.图像.动画. SVG .文本等多方面的图形库,是 Android 中图形系统的引擎. Skia 作为第三方软件放在 external 目录下: external/skia/ . Skia 的结构如下图所示: 主要包含三个库: libcorecg.so: 包含 /skia/src/core 的部分内容,比如其中的 Region , Rect 是在 SurfaceFlinger 里面用来计算

Altera SoC 官方搭建指南: https://rocketboards.org/foswiki/Documentation/EmbeddedLinuxBeginnerSGuide 官方文档中除了讲解搭建方法之外,还有很多原理性的介绍,感兴趣的朋友可以自己阅读. 准备工作: 1. 安装Altera官方提供的IDE (Quartus 和 SoC EDS), 不需要安装DS-5. 文档中的工作是基于v15.0版本 2. 一块FPGA SoC开发板.官方Guide中的硬件平台是友晶系列的DE0-

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” 编者注:NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后,它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后,现在已经在有相当多的论文发表,在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码.金融.地质勘探.科学计算等领域的产品,是时候让我们对其作更深一步的了解.为了让大家更容易了解CUDA,我们征得Hotball的本人同