vdupq_n_f32

vdupq_n_f32是ARM NEON指令集中的一种指令，用于将一个32位浮点数值复制到一个NEON寄存器中的所有元素。其中，q表示复制到一个128位的寄存器中，n表示立即数，f32表示32位浮点数。

具体语法为：

vdupq_n_f32 <Dd>, <Rn>

其中，<Dd>是目标寄存器，<Rn>是32位浮点数值，会被复制到<Dd>寄存器的所有元素中。

例如，如果执行以下代码：

vdupq_n_f32 q0, #2.0

则会将2.0复制到NEON寄存器q0的所有元素中。

相关问题

for (int i = 0; i < grid_y; i++) { for (int j = 0; j < grid_x; j++) { float box_score = sigmoid_x(pdata[4]); ;//获取每一行的box框中含有某个物体的概率 if (box_score >= boxThreshold) { cv::Mat scores(1, className.size(), CV_32FC1, pdata + 5); Point classIdPoint; double max_class_socre; minMaxLoc(scores, 0, &max_class_socre, 0, &classIdPoint); max_class_socre = sigmoid_x(max_class_socre); if (max_class_socre >= classThreshold) { float x = (sigmoid_x(pdata[0]) * 2.f - 0.5f + j) * netStride[stride]; //x float y = (sigmoid_x(pdata[1]) * 2.f - 0.5f + i) * netStride[stride]; //y float w = powf(sigmoid_x(pdata[2]) * 2.f, 2.f) * anchor_w; //w float h = powf(sigmoid_x(pdata[3]) * 2.f, 2.f) * anchor_h; //h int left = (int)(x - 0.5 * w) * ratio_w + 0.5; int top = (int)(y - 0.5 * h) * ratio_h + 0.5; classIds.push_back(classIdPoint.x); confidences.push_back(max_class_socre * box_score); boxes.push_back(Rect(left, top, int(w * ratio_w), int(h * ratio_h))); } pdata += net_width;//下一行 } } }这段如何用neon优化，可以写段示例吗

可以尝试使用NEON指令集来优化该段代码。NEON是ARM体系结构的一种SIMD指令集，可以实现对向量运算的加速。

以下是一种可能的NEON优化示例：

#include <arm_neon.h>

// ...

for (int i = 0; i < grid_y; i++) {
    for (int j = 0; j < grid_x; j++) {
        // Load data into NEON registers
        float32x4_t pdata_neon = vld1q_f32(pdata);
        float32x4_t scores_neon = vld1q_f32(pdata + 5);

        // Compute sigmoid_x for pdata_neon
        pdata_neon = vnegq_f32(pdata_neon);
        pdata_neon = vexpq_f32(pdata_neon);
        pdata_neon = vaddq_f32(pdata_neon, vdupq_n_f32(1));
        pdata_neon = vrecpeq_f32(pdata_neon);
        pdata_neon = vmulq_f32(pdata_neon, vdupq_n_f32(2));
        pdata_neon = vsubq_f32(pdata_neon, vdupq_n_f32(0.5f));

        // Compute box_score using the first element of pdata_neon
        float32x2_t box_score_neon = vget_low_f32(pdata_neon);
        box_score_neon = vsigmoid_x_f32(box_score_neon);
        box_score_neon = vmul_f32(box_score_neon, vdup_n_f32(1.0f / 255));
        float box_score = vget_lane_f32(box_score_neon, 0);

        if (box_score >= boxThreshold) {
            // Compute max_class_socre and classIdPoint using scores_neon
            float32x2_t max_class_socre_neon;
            int32x2_t classIdPoint_neon;
            vMinMaxLoc(scores_neon, &max_class_socre_neon, NULL, &classIdPoint_neon, NULL);
            max_class_socre_neon = vsigmoid_x_f32(max_class_socre_neon);
            max_class_socre_neon = vmul_f32(max_class_socre_neon, vdup_n_f32(1.0f / 255));
            double max_class_socre = vgetq_lane_f32(max_class_socre_neon, 0);
            Point classIdPoint(classIdPoint_neon[0], 0);

            if (max_class_socre >= classThreshold) {
                // Compute x, y, w, h using pdata_neon
                float32x2_t xy_neon = vget_low_f32(pdata_neon);
                float32x2_t wh_neon = vget_high_f32(pdata_neon);
                xy_neon = vsigmoid_x_f32(xy_neon);
                wh_neon = vexp_f32(wh_neon);
                wh_neon = vmul_f32(wh_neon, vdup_n_f32(2));
                wh_neon = vmul_f32(wh_neon, vdup_n_f32(anchor_w));
                xy_neon = vsub_f32(xy_neon, vdup_n_f32(0.5f));
                xy_neon = vadd_f32(xy_neon, vdup_n_f32(j));
                xy_neon = vmul_f32(xy_neon, vdup_n_f32(netStride[stride]));
                xy_neon = vmul_f32(xy_neon, vdup_n_f32(ratio_w));
                wh_neon = vmul_f32(wh_neon, vdup_n_f32(anchor_h));
                wh_neon = vmul_f32(wh_neon, vdup_n_f32(ratio_h));
                float x = vget_lane_f32(xy_neon, 0);
                float y = vget_lane_f32(xy_neon, 1);
                float w = vget_lane_f32(wh_neon, 0);
                float h = vget_lane_f32(wh_neon, 1);

                int left = (int)(x - 0.5 * w) + 0.5;
                int top = (int)(y - 0.5 * h) + 0.5;
                classIds.push_back(classIdPoint.x);
                confidences.push_back(max_class_socre * box_score);
                boxes.push_back(Rect(left, top, int(w), int(h)));
            }
        }

        pdata += 4 * net_width;
    }
}

需要注意的是，NEON指令集的优化效果取决于处理的数据类型和数据大小。上述示例中只使用了NEON的部分指令，具体的优化方案需要根据实际情况进行调整和优化。

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。