用NEON SIMD的intrinsics方式写4*4矩阵

好的，以下是使用NEON SIMD intrinsics方式实现4*4矩阵乘法的示例代码：

#include <arm_neon.h>

int32_t a[4][4] = { {1, 2, 3, 4}, {1, 2, 3, 4}, {1, 2, 3, 4}, {1, 2, 3, 4} };
int32_t b[4][4] = { {1, 2, 3, 4}, {1, 2, 3, 4}, {1, 2, 3, 4}, {1, 2, 3, 4} };
int32_t c[4][4] = { 0 };

int32x4_t a_vec[4], b_vec[4], c_vec[4], tmp_vec[4];

for (int i = 0; i < 4; i++) {
    // 把a矩阵的一行转成4个int32x4_t类型
    a_vec[i] = vld1q_s32(a[i]);
    for (int j = 0; j < 4; j++) {
        // 把b矩阵的一列转成4个int32x4_t类型
        b_vec[j] = vld1q_s32(&b[j][0]);
        // 把c矩阵的对应元素转成4个int32x4_t类型
        c_vec[j] = vld1q_s32(&c[i][j]);
    }
    for (int k = 0; k < 4; k++) {
        // 把a_vec[i]的第k个元素复制到4个int32x4_t类型的tmp_vec中
        tmp_vec[0] = vsetq_lane_s32(vgetq_lane_s32(a_vec[i], k), tmp_vec[0], 0);
        tmp_vec[1] = vsetq_lane_s32(vgetq_lane_s32(a_vec[i], k), tmp_vec[1], 1);
        tmp_vec[2] = vsetq_lane_s32(vgetq_lane_s32(a_vec[i], k), tmp_vec[2], 2);
        tmp_vec[3] = vsetq_lane_s32(vgetq_lane_s32(a_vec[i], k), tmp_vec[3], 3);
        // 对应位置相乘并相加
        c_vec[k] = vmlaq_s32(c_vec[k], b_vec[k], tmp_vec[k]);
    }
    for (int j = 0; j < 4; j++) {
        // 把c_vec[j]写回c矩阵的对应元素
        vst1q_s32(&c[i][j], c_vec[j]);
    }
}

在NEON SIMD intrinsics方式中，我们使用了一些NEON指令，如`vld1q_s32`、`vsetq_lane_s32`、`vgetq_lane_s32`和`vmlaq_s32`等，来实现向量化操作，从而提高了计算效率。具体来说，我们首先将`a`矩阵的一行转成4个`int32x4_t`类型向量，然后将`b`矩阵的一列和`c`矩阵的对应元素都转成4个`int32x4_t`类型向量。接下来，我们对`a_vec[i]`的每个元素进行复制，并分别与`b_vec[k]`对应位置相乘并相加，得到`c_vec[k]`。最后，我们将`c_vec[j]`写回`c`矩阵的对应元素即可。

需要注意的是，NEON SIMD intrinsics的代码实现与不同的CPU架构和指令集有关，具体实现方式可能会有所不同。