eigen库大型稀疏矩阵乘常数如何用neon优化可以写一段示例吗

Eigen 是一个非常流行的 C++ 数学库，它支持对大型稀疏矩阵进行高效的计算。Eigen 中的稀疏矩阵可以使用 Compressed Storage Row (CSR) 格式进行存储。下面是一个使用 NEON 优化 Eigen 稀疏矩阵乘常数的示例代码：

#include <Eigen/Sparse>
#include <arm_neon.h>

typedef Eigen::SparseMatrix<float> SpMat;

void sparse_matrix_multiply_constant(const SpMat& A, SpMat& C, float constant) {
    float32x4_t vec_constant = vdupq_n_f32(constant);
    int nnz = A.nonZeros();
    C.resize(A.rows(), A.cols());
    C.reserve(nnz);
    for (int k = 0; k < A.outerSize(); ++k) {
        for (typename SpMat::InnerIterator it(A, k); it; ++it) {
            int row = it.row();
            int col = it.col();
            float value = it.value();
            float32x4_t vec_a = vdupq_n_f32(value);
            float32x4_t vec_c = vmlaq_f32(vec_constant, vec_a, vec_constant);
            C.insert(row, col) = vgetq_lane_f32(vec_c, 0);
        }
    }
    C.finalize();
}

这个函数接受 3 个参数：

- A：输入稀疏矩阵 A。
- C：输出稀疏矩阵 C。
- constant：常数值。

这个函数的实现也非常简单。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，并将结果插入到输出稀疏矩阵的相应位置。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。