本文首发于 GiantPandaCV ： 内联汇编
本文主要内容是介绍ARMv7和v8内联汇编的一些基础知识，并且会结合两个具体例子去看下如何用内联汇编来改写原来的代码。
对于怎么写内联汇编，网络上其实有不少资料，比如官方文档[3,4,5,6,7,8]、博客[1,2,9,10]、移动端推理框架(ncnn,Tengine,MNN,TFLite等)的源码等。或者通过反汇编查看编译器编译出来的汇编代码，这些都是可以学习的资料。
不过最重要的是要去动手实践，看文献再多都比不上自己动手写代码。
本文相关实验代码：
https://github.com/Ldpe2G/ArmNeonOptimization/tree/master/armAssembly
内联汇编基本概念
其实上层C 代码最终也是会编译成汇编代码，而且到了最底层的实现，大概流程都是加载数据到寄存器，然后进行计算，最后把寄存器的值写回内存。
而一般运行瓶颈就在于数据的加载和写出还有指令之间的数据依赖等等，所以怎么更高效的读写数据还有使相邻指令之间的数据依赖最小等等，是做优化经常都会遇到的问题，当然这个很吃经验，但是也总是会有一些套路可寻。
本节主要内容是介绍有关于armv7和v8通用寄存器和向量寄存器的相关知识和内联汇编的一些基础内容，更详细的内容下一节结合例子来说明。
arm v7 和 v8寄存器对比
首先来看下 arm v7和v8寄存器的表示和数量上的异同。官方文档[5]给出了详细的对比，这里就简单列举下v7和v8通用寄存器和向量寄存器的区别。
通用寄存器
arm v7 有 16 个 32-bit 通用寄存器，用 r0-r15 表示。
arm v8 有 31 个 64-bit 通用寄存器，用 x0-x30 表示，和v7不一样的是，这31个寄存器也可以作为 32-bit 寄存器来用，用 w0-w30 表示，其中 wn 是 xn 的低32位，如下图所示：
https://developer.arm.com/architectures/learn-the-architecture/armv8-a-instruction-set-architecture/registers-in-aarch64-general-purpose-registers向量寄存器
armv7 包含 16 个 128-bit 向量寄存器，用 q0-q15 表示，其中每个q寄存器又可以拆分成两个 64-bit 向量寄存器来用，用 d0-d31 来表示，对应关系:
$q{n} = (d{n2}:d_{n2 1})$
也就是 $d{n*2}$ 对应 $q{n}$ 的低64-bit，$d{n*2 1}$ 对应 $q{n}$ 的高 64-bit，如下图所示：
https://blog.csdn.net/aliqing777/article/details/50847440armv8 则有更多的向量寄存器，32个 128-bit 向量寄存器，用 v0-v31 来表示，
而其表达形式比起v7更加灵活，如下图：
https://static.docs.arm.com/den0024/a/DEN0024A_v8_architecture_PG.pdf?_ga=2.27603513.441280573.1589987126-874985481.1557147808每个128-bit向量寄存器可以当做：
- 包含 2 个 64-bit 元素的向量寄存器来用，表达形式是 vn.2d；
- 包含 4 个 32-bit 元素的向量寄存器来用，表达形式是 vn.4s；
- 包含 8 个 16-bit 元素的向量寄存器来用，表达形式是 vn.8h；
- 包含 16 个 8-bit 元素的向量寄存器来用，表达形式是 vn.16b；
或者每个向量寄存器也可以只用低 64-bit：
- 1 个 64-bit 元素的向量寄存器来用，表达形式是 vn.1d；
- 2 个 32-bit 元素的向量寄存器来用，表达形式是 vn.2s；
- 4 个 16-bit 元素的向量寄存器来用，表达形式是 vn.4h；
- 8 个 8-bit 元素的向量寄存器来用，表达形式是 vn.8b；
https://static.docs.arm.com/den0024/a/DEN0024A_v8_architecture_PG.pdf?_ga=2.27603513.441280573.1589987126-874985481.1557147808内联汇编一般格式
这节主要介绍arm内联汇编的一般格式，文档[6]给出了很详细的说明，下面简单介绍一下
__asm__ qualifiers (
// 汇编代码部分
: OutputOperands //在内联汇编代码中被修改的变量列表
: InputOperands //在内联汇编代码中用到的变量列表
: Clobbers //在内联汇编代码中用到的寄存器列表
);qualifiers：一般是用volatile修饰词OutputOperands：在内联汇编中会被修改的变量列表，变量之间用','隔开，
每个变量的格式是：`[asmSymbolicName] "constraint"(cvariablename)``cvariablename`：表示变量原来的名字；`asmSymbolicName`：表示变量在内联汇编代码中的别名，一般和cvariablename一样，在汇编代码中就可以通过`%[asmSymbolicName]`去使用该变量；`constraint`:一般填`=r`，具体解释见文档`[6]`InputOperands：在内联汇编中用到的所有变量列表，变量之间用','隔开，
每个变量的格式是：`[asmSymbolicName] "constraint"(cexpression)`和输出不一样地方是，首先要按`OutputOperands`列表的顺序再列一遍，但是`constraint`用数字代替从`0`开始，然后才是写其他只读变量，只读变量`constraint`填`r`。Clobbers: 一般是"cc", "memory"开头，然后接着填内联汇编中用到的通用寄存器和向量寄存器
"cc"表示内联汇编代码修改了标志寄存器；
"memory"表示汇编代码对输入和输出操作数执行内存读取或写入操作（读写参数列表之一的变量指向的内存）；
示例：
代码语言：txt复制const uint8_t *src = ...;
uint8_t *dst = ...;
int neonLen = ...;
const int test = ...；
#ifdef __aarch64__ // armv8
__asm__ volatile(
// 汇编代码部分
:[src] "=r"(src),
[dst] "=r"(dst),
[neonLen] "=r"(neonLen)
:[src] "0"(src),
[dst] "1"(dst),
[neonLen] "2"(neonLen),
[test] "r"(test)
:"cc", "memory", "v0", "v1", "v2", "v3", "v4", "v5",...
);
#else // armv7
__asm__ volatile(
// 汇编代码部分
:[src] "=r"(src),
[dst] "=r"(dst),
[neonLen] "=r"(neonLen)
:[src] "0"(src),
[dst] "1"(dst),
[neonLen] "2"(neonLen),
[test] "r"(test)
:"cc", "memory", "q0", "q1", "q2", "q3", "q4", "q5",...
);
#endif关于优化的一些个人经验
对于刚入门优化的同学，改写汇编最好先从C 改写intrinsic开始，然后再根据intrinsic的代码去改写汇编，一般intrinsic的指令和汇编指令都能对应的上，当然高手可以直接跳过去写汇编，但是对于新手建议还是一步步来。
而且比较重要的一点是，我认为算法上的改进更为重要，假设你C 算法层面代码已经定下来了，对于性能还想有更进一步的提升，那么可以尝试去写neon汇编（内联或者纯汇编），但不是说汇编是万能的，这个和你的优化经验还有算法本身的复杂度有很大关系，可能你吭哧坑次改完，发现还做了负优化，因为编译器本身也会做向量化，不要等改完汇编才发现有更优的算法实现，那么就白忙活了。
下面结合具体例子在遇到相关知识点的时候，再去介绍详细，同时会对比arm v7和v8汇编指令的异同。
具体例子：
例子一、两个数组加权和
第一个例子是两个数组对应元素加权和，例子足够简单，方便讲解改写汇编的一些思路。
下面代码为了可读性会相应的作简化，完整代码见：
https://github.com/Ldpe2G/ArmNeonOptimization/tree/master/armAssembly
先来看下C 的实现：
代码语言：txt复制bool arrWeightedAvg(const float *arr1,
const float arr1Weight,
const float *arr2,
const float arr2Weight,
const int len,
float *resultArr) {
for (int i = 0; i < len; i) {
resultArr[i] = arr1[i] * arr1Weight arr2[i] * arr2Weight;
}
return true;
}第一步、改intrinsic
对于intrinsic代码是兼容armv7和v8的，所以不同架构之间迁移也方便，不需要改代码：
代码语言：txt复制bool arrWeightedAvgIntrinsic(const float *arr1,
const float arr1Weight,
const float *arr2,
const float arr2Weight,
const int len,
float *resultArr) {
int neonLen = len >> 2;
int remain = len - (neonLen << 2);
// 这里向量化主要思路是循环内每次
// 处理4个元素的加权和
// 所以neonLen是数组长度len除4
// 而剩下的尾部元素按正常处理
float *resultArrPtr = resultArr;
const float *arr1Ptr = arr1;
const float *arr2Ptr = arr2;
// 因为一次处理4个元素
// 所以权值要拷贝4份放到
// 一个float32x4_t类型变量中
// 也相当于是128-bit向量寄存器
float32x4_t arr1Wf4 = vdupq_n_f32(arr1Weight);
float32x4_t arr2Wf4 = vdupq_n_f32(arr2Weight);
for (int i = 0; i < neonLen; i) {
// 分别读4个数组元素
float32x4_t arr1f4 = vld1q_f32(arr1Ptr);
float32x4_t arr2f4 = vld1q_f32(arr2Ptr);
// eltwise乘法
arr1f4 = vmulq_f32(arr1f4, arr1Wf4);
arr2f4 = vmulq_f32(arr2f4, arr2Wf4);
// eltwise加法
float32x4_t resultf4 = vaddq_f32(arr1f4, arr2f4);
// 写结果
vst1q_f32(resultArrPtr, resultf4);
arr1Ptr = 4;
arr2Ptr = 4;
resultArrPtr = 4;
}
// 处理尾部元素
for (; remain > 0; remain --) {
*resultArrPtr = (*arr1Ptr) * arr1Weight (*arr2Ptr) * arr2Weight;
resultArrPtr ;
arr1Ptr ;
arr2Ptr ;
}
return true;
}intrinsic指令字面上的意思也很好理解，下面简单解释下数据和计算指令类型的格式：
- 向量数据类型格式：
<type><size>x<number of lanes>_t
比如float32x4_t，
<type>=float,<size>=32,<number of lanes>=4
支持的向量数据类型：
http://infocenter.arm.com/help/index.jsp?topic=/com.arm.doc.dui0491g/CIHJBEFE.html还有向量数组类型：
<type><size>x<number of lanes>x<length of array>_t
比如
代码语言：txt复制struct int16x4x2_t{ int16x4_t val[2];};- 向量指令格式：
<opname><flags>_<type>
比如vmulq_f32，<opname>=vmul，<flags>=q,<type>=f32
下面说下该怎么查阅文档，比如搜索文档[3]先定位到P241，这一章都是解释 intrinsic 指令的用法，比如搜vadd，如下图所示
https://static.docs.arm.com/den0018/a/DEN0018A_neon_programmers_guide_en.pdf找到了对于指令的解释，还有操作数类型的支持，看着这个表格就能很好的写代码。
第二步、for循环改do-while形式接着改汇编
下面进入正题，看下怎么改写为内联汇编，
首先要把for循环改成do-while的形式，一般人写代码的思维都是用for循环，而汇编层面循环的实现形式和do-while很像，是在循环结尾判断循环是否结束，没结束就跳转到循环开头的地址继续计算。
代码语言：txt复制bool arrWeightedAvgIntrinsic(const float *arr1,
const float arr1Weight,
const float *arr2,
const float arr2Weight,
const int len,
float *resultArr) {
......
// float32x4_t arr1Wf4 = vdupq_n_f32(arr1Weight);
// float32x4_t arr2Wf4 = vdupq_n_f32(arr2Weight);
// for (int i = 0; i < neonLen; i) {
// ......
// }
float32x4_t arr1Wf4 = vdupq_n_f32(arr1Weight);
float32x4_t arr2Wf4 = vdupq_n_f32(arr2Weight);
do {
float32x4_t arr1f4 = vld1q_f32(arr1Ptr);
arr1Ptr = 4;
float32x4_t arr2f4 = vld1q_f32(arr2Ptr);
arr2Ptr = 4;
arr1f4 = vmulq_f32(arr1f4, arr1Wf4);
arr2f4 = vmulq_f32(arr2f4, arr2Wf4);
float32x4_t resultf4 = vaddq_f32(arr1f4, arr2f4);
vst1q_f32(resultArrPtr, resultf4);
resultArrPtr = 4;
neonLen --;
} while (neonLen > 0);
......
}其实这个例子for改do-while很简单，因为循环体内部并没有用到变量i和neonLen。
然后就可以开始改写成汇编了：
armv7汇编
完整代码：https://github.com/Ldpe2G/ArmNeonOptimization/blob/master/armAssembly/assemblyEx1ArrWeightSum.cpp#L153
bool arrWeightedAvgAssembly(const float *arr1,
const float arr1Weight,
const float *arr2,
const float arr2Weight,
const int len,
float *resultArr) {
int neonLen = len >> 2;
int remain = len - (neonLen << 2);
float *resultArrPtr = resultArr;
const float *arr1Ptr = arr1;
const float *arr2Ptr = arr2;
#ifdef __aarch64__ // armv8
......
#else // armv7
__asm__ volatile(
// 下面两句代码对应
// float32x4_t arr1Wf4 = vdupq_n_f32(arr1Weight);
// float32x4_t arr2Wf4 = vdupq_n_f32(arr2Weight);
"vdup.f32 q0, %[arr1Weight] n"
"vdup.f32 q1, %[arr2Weight] n"
// 可以简单理解对应 do
"0: n"
// pld 这个指令是可以让编程
// 人员指示cpu说，这段内存未来可能会用到
// 让cpu先预预加载到cache
// 等到下一次用到的时候，需要读取的数据已经
// 在cache中，所以可以看到预加载arr1Ptr偏移128字节
// 之后的一段内存，当然这个偏移量是需要调的
// 因为内存加载是一段段加载的，太远之后的不合理
// 太近又相当于浪费了这一条指令，因为下面的vld加载
// 指令本身也会加载一段内存进cache，
// 关于预加载可参考文档[4]P152
"pld [%[arr1Ptr], #128] n"
// 对应
// float32x4_t arr1f4 = vld1q_f32(arr1Ptr);
// arr1Ptr = 4;
// 指令末尾的!表示，写完内容后地址会自增
// 增加的字节数就是读取的字节数
// {d4-d5}就是q2寄存器
"vld1.f32 {d4-d5}, [%[arr1Ptr]]! n"
"pld [%[arr2Ptr], #128] n"
"vld1.f32 {d6-d7}, [%[arr2Ptr]]! n"
// 对应
// arr1f4 = vmulq_f32(arr1f4, arr1Wf4);
// arr2f4 = vmulq_f32(arr2f4, arr2Wf4);
"vmul.f32 q4, q0, q2 n"
"vmul.f32 q5, q1, q3 n"
// 对应 float32x4_t resultf4 = vaddq_f32(arr1f4, arr2f4);
"vadd.f32 q6, q4, q5 n"
// 对应 neonLen--
// sub指令后面加个s表示会更新条件flag
// 关于条件分支这块可以参考[12]
"subs %[neonLen], #1 n"
// 对应
// vst1q_f32(resultArrPtr, resultf4);
// resultArrPtr = 4;
// 指令末尾的!表示，写完内容后地址会自增
// 增加的字节数就是写入的字节数
"vst1.f32 {d12-d13}, [%[resultArrPtr]]! n"
// 对应 while(neonLen > 0)
// b是跳转指令，后面跟条件判断gt
// 表示大于0则跳转到标志为0的地址
"bgt 0b n"
:[arr1Ptr] "=r"(arr1Ptr),
[arr2Ptr] "=r"(arr2Ptr),
[resultArrPtr] "=r"(resultArrPtr),
[neonLen] "=r"(neonLen)
:[arr1Ptr] "0"(arr1Ptr),
[arr2Ptr] "1"(arr2Ptr),
[resultArrPtr] "2"(resultArrPtr),
[neonLen] "3"(neonLen),
[arr1Weight] "r"(arr1Weight),
[arr2Weight] "r"(arr2Weight),
[neonLen] "r"(neonLen)
:"cc", "memory", "q0", "q1", "q2", "q3", "q4", "q5", "q6", "q7"
);
#endif
......
}其实从代码上来看，和intrinsic的代码是基本对应的上的，关于指令的一些注释都写在代码中了，下面来看下armv8的汇编和v7有什么区别。
armv8汇编
完整代码：https://github.com/Ldpe2G/ArmNeonOptimization/blob/master/armAssembly/assemblyEx1ArrWeightSum.cpp#L113
bool arrWeightedAvgAssembly(const float *arr1,
const float arr1Weight,
const float *arr2,
const float arr2Weight,
const int len,
float *resultArr) {
......
int neonLen = len >> 2;
int remain = len - (neonLen << 2);
float *resultArrPtr = resultArr;
const float *arr1Ptr = arr1;
const float *arr2Ptr = arr2;
#ifdef __aarch64__ // armv8
__asm__ volatile(
// 对应
// float32x4_t arr1Wf4 = vdupq_n_f32(arr1Weight);
// 这里因为armv8的寄存器是64-bit，不能直接拷贝4份
// 存到v0 128-bit 向量寄存器中
// 所以先移到一个x0寄存器中，然后
// 取其低32-bit w0
"mov x0, %[arr1Weight] n"
"dup v0.4s, w0 n"
"mov x1, %[arr2Weight] n"
"dup v1.4s, w1 n"
// 可以简单理解对应 do
"0: n"
// 见下面解释
"prfm pldl1keep, [%[arr1Ptr], #128] n"
// 对应
// float32x4_t arr1f4 = vld1q_f32(arr1Ptr);
// arr1Ptr = 4;
// 指令末尾的#16表示，写完内容后地址会自增
// 增加的字节数就是读取的字节数
"ld1 {v2.4s}, [%[arr1Ptr]], #16 n"
"prfm pldl1keep, [%[arr2Ptr], #128] n"
"ld1 {v3.4s}, [%[arr2Ptr]], #16 n"
// 对应
// arr1f4 = vmulq_f32(arr1f4, arr1Wf4);
// arr2f4 = vmulq_f32(arr2f4, arr2Wf4);
"fmul v4.4s, v2.4s, v0.4s n"
"fmul v5.4s, v3.4s, v1.4s n"
// 对应
// float32x4_t resultf4 = vaddq_f32(arr1f4, arr2f4);
"fadd v6.4s, v4.4s, v5.4s n"
// 对应 neonLen--
// sub指令后面加个s表示会更新条件flag
// 关于条件分支这块可以参考[12]
"subs %[neonLen], %[neonLen], #1 n"
// 对应
// vst1q_f32(resultArrPtr, resultf4);
// resultArrPtr = 4;
// 指令末尾的#16表示，写完内容后地址会自增
// 增加的字节数就是写入的字节数
"st1 {v6.4s}, [%[resultArrPtr]], #16 n"
// 对应 while(neonLen > 0)
// b是跳转指令，后面跟条件判断gt
// 表示大于0则跳转到标志为0的地址
"bgt 0b n"
:[arr1Ptr] "=r"(arr1Ptr),
[arr2Ptr] "=r"(arr2Ptr),
[resultArrPtr] "=r"(resultArrPtr),
[neonLen] "=r"(neonLen)
:[arr1Ptr] "0"(arr1Ptr),
[arr2Ptr] "1"(arr2Ptr),
[resultArrPtr] "2"(resultArrPtr),
[neonLen] "3"(neonLen),
[arr1Weight] "r"(arr1Weight),
[arr2Weight] "r"(arr2Weight),
[neonLen] "r"(neonLen)
:"cc", "memory", "x0", "x1", "v0", "v1", "v2", "v3", "v4", "v5", "v6", "v7"
);
#else // armv7
......
#endif
......
}从代码上看来起来，向量指令和v7的区别很大，不过掌握了区别也好写。
对于prfm pldl1keep, [%[arr1Ptr], #128] 预加载指令的使用方法，可以见文档[4]P152
https://static.docs.arm.com/den0024/a/DEN0024A_v8_architecture_PG.pdf?_ga=2.27603513.441280573.1589987126-874985481.1557147808速度对比与分析
ok代码改写完了，来看下改了普通C ，intrinsic和内联汇编三个版本速度的对比：
arch | normal C | intrinsic | inline assembly |
|---|---|---|---|
armv7 | 5.83 ms | 5.77 ms | 6.17 ms |
armv8 | 6.13 ms | 6.15 ms | 6.14 ms |
测试数组长度是10000000，测试机型华为P30 (Kirin 980)，都是绑定大核。从测速结果看，还做了负优化，那我们来看下反汇编代码，看是不是因为编译器也做了向量化。
反汇编看编译器生成的代码
代码语言：txt复制${NDK_ROOT}/toolchains/aarch64-linux-android-4.9/prebuilt/linux-x86_64/bin/aarch64-linux-android-objdump
-d ${BUILD_DIR}/CMakeFiles/assemblyEx1ArrWeightSum.dir/assemblyEx1ArrWeightSum.cpp.o可以用NDK目录下的
${NDK_ROOT}/toolchains/aarch64-linux-android-4.9/prebuilt/linux-x86_64/bin/aarch64-linux-android-objdump
工具对build目录下的obj文件反汇编，得到汇编代码，这里为了方便理解，我简化了代码：
Disassembly of section .text._Z14arrWeightedAvgPKffS0_fiPf:
00000000 <_Z14arrWeightedAvgPKffS0_fiPf>:
0: b5f0 push {r4, r5, r6, r7, lr}
2: af03 add r7, sp, #12
4: f84d 8d04 str.w r8, [sp, #-4]!
.......
82: fff4 2c60 vdup.32 q9, d16[0]
86: 4644 mov r4, r8
88: 4621 mov r1, r4
8a: 4675 mov r5, lr
8c: fff4 4c61 vdup.32 q10, d17[0]
90: 4616 mov r6, r2
92: 4603 mov r3, r0
94: f963 6a8d vld1.32 {d22-d23}, [r3]!
98: 3904 subs r1, #4
9a: ff46 6df4 vmul.f32 q11, q11, q10
9e: f966 8a8d vld1.32 {d24-d25}, [r6]!
a2: ff48 8df2 vmul.f32 q12, q12, q9
a6: ef48 6de6 vadd.f32 q11, q12, q11
aa: f945 6a8d vst1.32 {d22-d23}, [r5]!
ae: d1f1 bne.n 94 <_Z14arrWeightedAvgPKffS0_fiPf 0x94>
......
f6: bdf0 pop {r4, r5, r6, r7, pc}我们看到地址94-ae，是不是和我们改写的汇编很类似，看来编译器也做了向量化，那其实对于简单的算法，改intrinsic或者汇编其实是没有优势的。
简单总结
所以可以看到，改写内嵌汇编和改Intrinsic可能还会引入负优化，因为对于简单的算法编译器会自动向量化。
所以也提供了一个优化思路就是其实把代码尽量改的简单就好了，去掉多余的分支判断等等。
例子二、rgb图转灰度图(rgb2gray)
先来看下C 浮点版本的实现：
代码语言：txt复制void rgb2grayFloat(const unsigned char *rgbImage,
const int height,
const int width,
unsigned char *grayImage) {
int size = height * width;
const unsigned char *src = rgbImage;
for (int i = 0; i < size; i ) {
float gray = 0.3 * src[0] 0.59 * src[1] 0.11 * src[2];
gray = std::max(std::min(gray, 255.0f), 0.0f);
grayImage[i] = static_cast<unsigned char>(gray);
src = 3;
}
}定点版本：
代码语言：txt复制void rgb2gray(const unsigned char *rgbImage,
const int height,
const int width,
unsigned char *grayImage) {
int size = height * width;
const unsigned char *src = rgbImage;
uint16_t rW = 77;
uint16_t gW = 151;
uint16_t bW = 28;
for (int i = 0; i < size; i ) {
uint16_t gray = (static_cast<uint16_t>(src[0]) * rW)
(static_cast<uint16_t>(src[1]) * gW)
(static_cast<uint16_t>(src[2]) * bW);
// undo the scale by 256 and write to memory
gray = gray >> 8;
gray = std::max(std::min(gray, (uint16_t)255), (uint16_t)0);
grayImage[i] = static_cast<unsigned char>(gray);
src = 3;
}
}代码很好理解，定点版本就是把系数乘以$2^8$，转成定点系数，然后最后结果再右移8位即可，看下速度对比，就是算法上从浮点改定点，就可以看到有很可观的提速了。
arch | normal C float | normal C uint16_t |
|---|---|---|
armv7 | 10.52 ms | 0.54 ms |
armv8 | 5.76 ms | 0.66 ms |
测试图片大小 (1000, 1777)，测试机型华为P30 (Kirin 980)，都是绑定大核。
借鉴反汇编代码
有了前车之鉴，我们在改写内联汇编之前先看下反汇编的代码，借鉴编译器的做法。
这里选择armv7的定点版本rgb2gray函数的反汇编代码来讲解，为了方便理解简化了代码。
完整版见：https://github.com/Ldpe2G/ArmNeonOptimization/blob/master/armAssembly/datas/disassemble_files/assemblyEx2Rgb2Gray_armeabi-v7a.txt
00000000 <_Z8rgb2grayPKhiiPh>:
// void rgb2gray(const unsigned char *rgbImage,
// const int height,
// const int width,
// unsigned char *grayImage) {
// 函数前四个参数，会按顺序被放入寄存器 r0-r3
// 剩下会采用压栈的方式保存
0: b5b0 push {r4, r5, r7, lr}
2: af02 add r7, sp, #8
// 下面代码对应 int size = height * width;
// 所以 r1 表示 size 这个参数
4: 4351 muls r1, r2
// 地址6-8判断 size 是否小于1
// 如果是，则把之前压栈保存的寄存器出栈
// 函数返回
6: 2901 cmp r1, #1
8: bfb8 it lt
a: bdb0 poplt {r4, r5, r7, pc}
// 地址 c-e是判断 r1是否小于15
// 如果是则跳转到地址80
c: 290f cmp r1, #15
e: d937 bls.n 80 <_Z8rgb2grayPKhiiPh 0x80>
// 地址 10-18，首先让lr保存size的低4位内容
// 然后让 size 减去 lr ，结果放到 ip 寄存器
// 从这里可以猜出来优化的思路
// 就类似 ip = r1 >> 4
// lr = r1 - (ip << 4)
// 循环体生成16个灰度值元素
// 所以如果 size 等于15也跳到80地址
// 尾部数据处理部分
10: f001 0e0f and.w lr, r1, #15
14: ebb1 0c0e subs.w ip, r1, lr
18: d032 beq.n 80 <_Z8rgb2grayPKhiiPh 0x80>
......
// 地址 2a-76 就是循环体了
// 可以看到 rgb 各自系数拷贝8份分别放到
// d16-d18三个64bit寄存器中
// 因为本身没超8bit所以用了64bit来存
2a: eb0c 024c add.w r2, ip, ip, lsl #1
2e: ffc1 0e17 vmov.i8 d16, #151 ; 0x97
32: efc1 1e1c vmov.i8 d17, #28 ; 0x1c
36: 4402 add r2, r0
38: efc4 2e1d vmov.i8 d18, #77 ; 0x4d
// r4用在循环体中的终止判断初始化为ip
3c: 4664 mov r4, ip
// 把输出地址 r3(grayImage)赋值给r5
3e: 461d mov r5, r3
// 地址40和46，连续加载 rgb 16个8bit数据
// 放到 d20-d25 寄存器中
// 这里值得注意的是 vld3 这个指令
// 这个指令在加载数据的时候会对数据作解交织，
// 可以理解就是专门为了rgb这种交织数据类型设计的，
// 前8个r的值会放到d20,g会放到d22,b会放到d24
// 后8个r的值会放到d21,g会放到d23,b会放到d25
40: f960 450d vld3.8 {d20,d22,d24}, [r0]!
44: 3c10 subs r4, #16
46: f960 550d vld3.8 {d21,d23,d25}, [r0]!
// 后面代码就很好理解了
// rgb各自乘以权值然后累加
// 注意的是因为两个uint8相乘
// 结果需要用16bit来存
// 所以可以看到52-66的向量指令后面都加了 "l"
// 表示的是长指令的意思，也就是结果的位宽
// 比输入操作数位宽要长
4a: ffc7 cca0 vmull.u8 q14, d23, d16
4e: ef69 31b9 vorr d19, d25, d25
52: ffc6 eca0 vmull.u8 q15, d22, d16
56: ff83 0ca1 vmull.u8 q0, d19, d17
5a: ef68 31b8 vorr d19, d24, d24
5e: ffc5 c8a2 vmlal.u8 q14, d21, d18
62: ff83 2ca1 vmull.u8 q1, d19, d17
66: ffc4 e8a2 vmlal.u8 q15, d20, d18
// 下面的指令除了做结果的累加，还做了以下的操作
// gray = gray >> 8;
// gray = std::max(std::min(gray, (uint16_t)255), (uint16_t)0);
// 因为结果的位宽比输入操作数短，所以指令末尾加了"n"
// 表示的是窄指令
// h表示只保留结果高一半bit的内容，16bit的高一半
// 相当于是右移8位的结果
6a: efcc 5480 vaddhn.i16 d21, q14, q0
6e: efce 4482 vaddhn.i16 d20, q15, q1
72: f945 4a0d vst1.8 {d20-d21}, [r5]!
76: d1e3 bne.n 40 <_Z8rgb2grayPKhiiPh 0x40>
......
bc: bdb0 pop {r4, r5, r7, pc}所以编译器优化的思路就是，
循环体内处理16个灰度值的计算，通过高效加载数据的指令"vld3"，还有前半8个灰度的计算指令和后半8个灰度计算的指令交叉，减少相邻指令间的数据依赖达到更好的加速效果。
armv8的汇编代码思路也类似，具体可以看github上的反汇编文件:
https://github.com/Ldpe2G/ArmNeonOptimization/tree/master/armAssembly/datas/disassemble_files
这里就不展开分析了。
armv7 和 v8汇编
看懂了反汇编代码的并行思路之后，我们自己来改写一版：
代码语言：txt复制void rgb2grayAssembly(const unsigned char *rgbImage,
const int height,
const int width,
unsigned char *grayImage) {
int size = height * width;
const unsigned char *src = rgbImage;
unsigned char *dst = grayImage;
int neonLen = size >> 4;
int remain = size - (neonLen << 4);
#ifdef __aarch64__ // armv8
__asm__ volatile(
// [rW, rW, rW, rW, rW, rW, rW, rW]
"movi v0.8b, #77 n"
// [gW, gW, gW, gW, gW, gW, gW, gW]
"movi v1.8b, #151 n"
// [bW, bW, bW, bW, bW, bW, bW, bW]
"movi v2.8b, #28 n"
"0: n"
"prfm pldl1keep, [%[src], #512] n"
// load [rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb]
// into
// [r,r,r,r,r,r,r,r,r,r,r,r,r,r,r,r]
// [g,g,g,g,g,g,g,g,g,g,g,g,g,g,g,g]
// [b,b,b,b,b,b,b,b,b,b,b,b,b,b,b,b]
"ld3 {v3.16b-v5.16b}, [%[src]], #48 n"
// reverse lower and higher half 64bit of v register
"ext v6.16b, v3.16b, v3.16b, #8 n"
"ext v7.16b, v4.16b, v4.16b, #8 n"
"ext v8.16b, v5.16b, v5.16b, #8 n"
// [r,r,r,r,r,r,r,r] * [rW,rW,rW,rW,rW,rW,rW,rW]
// bitwidth of results(uint16_t) are
// wider than elements in inputs(uint8_t)
"umull v9.8h, v3.8b, v0.8b n"
"umull v10.8h, v6.8b, v0.8b n"
// [g,g,g,g,g,g,g,g] * [gW,gW,gW,gW,gW,gW,gW,gW]
"umull v11.8h, v4.8b, v1.8b n"
// r*rW [b,b,b,b,b,b,b,b] * [bW,bW,bW,bW,bW,bW,bW,bW]
"umlal v9.8h, v5.8b, v2.8b n"
// [g,g,g,g,g,g,g,g] * [gW,gW,gW,gW,gW,gW,gW,gW]
"umull v12.8h, v7.8b, v1.8b n"
// r*rW [b,b,b,b,b,b,b,b] * [bW,bW,bW,bW,bW,bW,bW,bW]
"umlal v10.8h, v8.8b, v2.8b n"
// writes the most significant half of the
// add result to the lower half of
// the v13 register and clears its upper half
"addhn v13.8b, v9.8h, v11.8h n"
// writes the most significant half of the
// add result to the upper half of
// the v13 register without affecting the other bits
"addhn2 v13.16b, v10.8h, v12.8h n"
"subs %[neonLen], %[neonLen], #1 n"
"st1 {v13.16b}, [%[dst]], #16 n"
"bgt 0b n"
:[src] "=r"(src),
[dst] "=r"(dst),
[neonLen] "=r"(neonLen)
:[src] "0"(src),
[dst] "1"(dst),
[neonLen] "2"(neonLen)
:"cc", "memory", "v0", "v1", "v2", "v3", "v4", "v5", "v6", "v7", "v8", "v9", "v10", "v11", "v12", "v13"
);
#else // armv7
__asm__ volatile(
// [rW, rW, rW, rW, rW, rW, rW, rW]
"vmov.u8 d0, #77 n"
// [gW, gW, gW, gW, gW, gW, gW, gW]
"vmov.u8 d1, #151 n"
// [bW, bW, bW, bW, bW, bW, bW, bW]
"vmov.u8 d2, #28 n"
"0: n"
"pld [%[src], #512] n"
// load [rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb] into
// [r,r,r,r,r,r,r,r], [g,g,g,g,g,g,g,g], [b,b,b,b,b,b,b,b]
"vld3.u8 {d3,d4,d5}, [%[src]]! n"
// load next [rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb,rgb] into
// [r,r,r,r,r,r,r,r], [g,g,g,g,g,g,g,g], [b,b,b,b,b,b,b,b]
"vld3.u8 {d6,d7,d8}, [%[src]]! n"
// [r,r,r,r,r,r,r,r] * [rW,rW,rW,rW,rW,rW,rW,rW]
// bitwidth of results(uint16_t) are
// wider than elements in inputs(uint8_t)
"vmull.u8 q5, d3, d0 n"
"vmull.u8 q6, d6, d0 n"
// [g,g,g,g,g,g,g,g] * [gW,gW,gW,gW,gW,gW,gW,gW]
// bitwidth of results(uint16_t) are
// wider than elements in inputs(uint8_t)
"vmull.u8 q7, d4, d1 n"
"vmull.u8 q8, d7, d1 n"
// r*rW [b,b,b,b,b,b,b,b] * [bW,bW,bW,bW,bW,bW,bW,bW]
"vmlal.u8 q5, d5, d2 n"
"vmlal.u8 q6, d8, d2 n"
// (r*rW g*gW b*bW) >> 8
"vaddhn.u16 d18, q5, q7 n"
"vaddhn.u16 d19, q6, q8 n"
"subs %[neonLen], #1 n"
"vst1.u8 {d18-d19}, [%[dst]]! n"
"bgt 0b n"
:[src] "=r"(src),
[dst] "=r"(dst),
[neonLen] "=r"(neonLen)
:[src] "0"(src),
[dst] "1"(dst),
[neonLen] "2"(neonLen)
:"cc", "memory", "q0", "q1", "q2", "q3", "q4", "q5", "q6", "q7", "q8", "q9", "q10"
);
#endif
......
}速度对比与分析
最后来看下改了普通C 和内联汇编速度的对比：
arch | normal C uint16_t | inline assembly |
|---|---|---|
armv7 | 0.54 ms | 0.49 ms |
armv8 | 0.66 ms | 0.63 ms |
可以看到通过偷师编译器，至少可以做到不比编译器差的程度。
测试图片大小 (1000, 1777)，测试机型华为P30 (Kirin 980)，都是绑定大核。
总结
本文通过两个实际例子，介绍了如何改写arm内嵌汇编的一些相关知识，希望读者看完之后，对于如何改写汇编能有个大概的思路。
其实对于优化，文档代码看的再多也比不上动手去实践。
回想起自己一年多前刚开始做移动端优化的时候，看neon intrinsic和汇编代码感觉就像是看天书一样，但是现在至少阅读代码是没什么障碍了。
感觉很多技能就是一个工多手熟的过程，只要坚持去实践和思考，经过一段时间一般都能掌握个大概，但是能做到什么程度就要看很多方面的因素了。
这里的工多手熟是指，得经过不断地实践、查资料和思考，反复迭代的过程，直到某一天看到半年前的觉得很难的东西，看着也不过如此，那就说明你变强了。
而且我觉得写博客输出确实是一个非常好的学习方法，为了写这篇博客去写例子和查资料，也是一个对知识查缺补漏的过程。
参考资料
- 1 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61356656
- 2 https://zhuanlan.zhihu.com/p/64025085
- 3 https://static.docs.arm.com/den0018/a/DEN0018A_neon_programmers_guide_en.pdf
- 4 https://static.docs.arm.com/den0024/a/DEN0024A_v8_architecture_PG.pdf?_ga=2.27603513.441280573.1589987126-874985481.1557147808
- 5 https://community.arm.com/developer/tools-software/oss-platforms/b/android-blog/posts/arm-neon-programming-quick-reference
- 6 https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Using-Assembly-Language-with-C.html#Using-Assembly-Language-with-C
- 7 https://static.docs.arm.com/ddi0487/fb/DDI0487F_b_armv8_arm.pdf?_ga=2.262043400.441280573.1589987126-874985481.1557147808
- 8 http://infocenter.arm.com/help/topic/com.arm.doc.dui0965c/DUI0965C_scalable_vector_extension_guide.pdf
- 9 https://blog.csdn.net/chshplp_liaoping/article/details/12752749
- 10 https://blog.csdn.net/aliqing777/article/details/50847440
- 11 https://azeria-labs.com/arm-conditional-execution-and-branching-part-6/
- 12 https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/conditional-branch
