SIMD笔记-进一步优化:利用ARM NEON对FP16进行SIMD加速

参考资料

https://blog.csdn.net/fuhanga123/article/details/120673795

概述

对于处理半精度浮点数（float16）的加法， 需要使用 ARM NEON 指令集，因为 Intel SIMD 指令集（SSE 和 AVX）不直接支持 float16 运算。

ARM NEON 指令集中有专门用于 float16 运算的指令。以下是一个使用 ARM NEON 指令集的 C 代码示例，展示了如何对两个 float16_t 类型的数组进行逐元素相加：

 
#include <stdio.h>
#include <arm_neon.h>
 
void add_float16_arrays(const float16_t *input1, const float16_t *input2, float16_t *output, size_t size) {
    for (size_t i = 0; i < size; i += 8) {
        // 加载输入向量
        float16x8_t vec1 = vld1q_f16(input1 + i);
        float16x8_t vec2 = vld1q_f16(input2 + i);
 
        // 对 float16_t 元素执行加法操作
        float16x8_t result = vaddq_f16(vec1, vec2);
 
        // 将结果存储到输出向量中
        vst1q_f16(output + i, result);
    }
}
 
int main() {
    float16_t input1[] = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f};
    float16_t input2[] = {8.0f, 7.0f, 6.0f, 5.0f, 4.0f, 3.0f, 2.0f, 1.0f};
    float16_t output[8];
 
    add_float16_arrays(input1, input2, output, 8);
 
    for (int i = 0; i < 8; ++i) {
        printf("%f ", output[i]);
    }
 
    return 0;
}

在这个示例中，我们定义了一个名为 add_float16_arrays 的函数，该函数接受两个 float16_t 类型的输入数组和一个 float16_t 类型的输出数组。我们使用 vld1q_f16 加载输入向量，然后使用 vaddq_f16 执行逐元素加法操作。最后，我们使用 vst1q_f16 将结果存储到输出数组中。

请注意，要编译和运行此示例，您需要在支持 ARM NEON 指令集的处理器上使用兼容的编译器，如 GCC 或 Clang。