大型稀疏矩阵乘常数如何用neon优化可以写一段示例吗

对于大型稀疏矩阵，可以使用 COO 格式存储，然后使用 NEON 指令集来加速矩阵乘常数运算。下面是一个使用 NEON 优化大型稀疏矩阵乘常数的示例代码：

#include <arm_neon.h>

typedef struct {
    int row;
    int col;
    float value;
} COO;

void sparse_matrix_multiply_constant(COO* A, int nnz, float* C, float constant, int M, int N) {
    float32x4_t vec_constant = vdupq_n_f32(constant);
    int i;
    for (i = 0; i < nnz; i++) {
        int row = A[i].row;
        int col = A[i].col;
        float value = A[i].value;
        float32x4_t vec_a = vdupq_n_f32(value);
        float32x4_t vec_c = vmlaq_f32(vec_constant, vec_a, vec_constant);
        vst1q_lane_f32(&C[row * N + col], vec_c, 0);
    }
}

这个函数接受 6 个参数：

- A：输入稀疏矩阵 A 的 COO 形式表示。
- nnz：矩阵 A 中非零元素的数目。
- C：输出矩阵 C 的指针。
- constant：常数值。
- M：矩阵 A 的行数。
- N：矩阵 A 的列数，也是矩阵 C 的列数。

这个函数的实现非常简单。它首先使用 `vdupq_n_f32` 函数创建一个包含常数值的向量。然后它遍历输入的 COO 格式稀疏矩阵，对于每个非零元素，它使用 `vdupq_n_f32` 函数创建一个包含该元素值的向量，然后使用 `vmlaq_f32` 函数将向量和常数向量相乘，并将结果写入输出矩阵的相应位置。由于稀疏矩阵中大部分元素为零，因此这个函数只处理非零元素，从而提高了计算效率。