我需要把神经网络部署到硬件平台上，但是数据重排这里花了很长时间，这个数据重排本质上就是一个矩阵旋转，想问问有什么方法可以加速运算吗，目前我们采用的方法是neon指令集加速

如果数据重排是一个矩阵旋转操作，并且你已经在硬件平台上使用neon指令集进行加速，那么以下几个方法可能有助于进一步提高运算速度：

1. 算法优化：矩阵旋转的算法可以采用更高效的实现方式。例如，你可以尝试使用基于块的算法，其中将矩阵分割成更小的块，并使用neon指令集对这些块进行并行操作。这样可以减少数据传输和访问的开销，提高运算效率。

2. 数据布局优化：选择合适的数据布局可以提高数据的访问效率。在进行矩阵旋转时，使用连续内存布局可以减少数据从内存到寄存器的传输次数。你可以考虑将矩阵数据重新排列，使得访问连续内存区域更加高效。

3. 内存对齐：确保数据在内存中对齐也是提高运算速度的关键。neon指令集对内存对齐有较高的要求，因此确保你的数据在内存中按照指定的对齐方式进行存储。

4. 并行计算：利用neon指令集的并行计算能力，可以同时处理多个数据元素。你可以尝试将矩阵旋转操作分解成更小的子操作，并使用neon指令集对这些子操作进行并行计算。这样可以充分发挥硬件平台的并行性能，加速运算过程。

5. 考虑硬件特性：了解硬件平台的特性，例如缓存大小、指令集支持等，可以帮助你更好地优化算法和代码。针对特定硬件平台进行优化，可能会提供更好的性能和效率。

需要注意的是，具体的优化方法会受到硬件平台和具体问题的影响。因此，建议在实际应用中进行试验和调优，根据具体情况选择最适合的优化方法。