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neon 内部函数指令集.pdf
初始化寄存器
vcreate_type: 将一个 64bit 的数据装入 vector 中，并返回元素类型为 type 的 vector。r=a
vdup_n_type/vmov_n_type: 用类型为 type 的数值，初始化一个元素类型为 type 的新 vector
的所有元素。ri=a
vdupq_n_type/vmovq_n_type:
vdup_lane_type: 用元素类型为 type 的 vector 的某个元素，初始化一个元素类型为 type 的新
vector 的所有元素。ri=a[b]
vdupq_lane_type:
vmovl_type: 将 vector 的元素 bit 位扩大到原来的两倍，元素值不变。
vmovn_type: 用旧 vector 创建一个新 vector，新 vector 的元素 bit 位是旧 vector 的一半。新
vector 元素只保留旧 vector 元素的低半部分。
vqmovn_type: 用旧 vector 创建一个新 vector，新 vector 的元素 bit 位是旧 vector 的一半。如
果旧 vector 元素的值超过新 vector 元素的最大值，则新 vector 元素就取最大值。否则新 vector
元素就等于旧 vector 元素的值。
vqmovun_type: 作用与 vqmovn_type 类似，但它输入的是有符号 vector，输出的是无符号
vector。
从内存加载数据进 neon 寄存器
vld1_type: 按顺序将内存的数据装入 neon 寄存器，并返回元素类型为 type 格式的 vector
vld1q_type:
vld1_lane_type：用旧 vector 创建一个同类型的新 vector，同时将新 vector 中指定元素的值改
为内存中的值。
vld1q_lane_type:
vld1_dup_type：用 type 类型的内存中第一个值，初始化一个元素类型为 type 的新 vector 的
所有元素。
vld1q_dup_type:
vld2_type: 按交叉顺序将内存的数据装入 2 个 neon 寄存器（内存第 1 个数据放入第 1 个 neon
寄存器的第 1 个通道，内存第 2 个数据放入第 2 个 neon 寄存器的第 1 个通道，内存第 3 个数
据放入第 1 个 neon 寄存器的第 2 个通道，内存第 4 个数据放入第 2 个 neon 寄存器的第 2 个通
道。。。）。并返回有两个 vector 的结构体
vld2q_type:
vld2_lane_type:
vld2q_lane_type:
vld2_dup_type: 用 type 类型的内存中第一个值，初始化第一个新 vector 的所有元素，用内存
中第二个值，初始化第二个新 vector 的所有元素。
vld3_type: 交叉存放，本质上与 vld2_type 类似，只是这里装载 3 个 neon 寄存器
vld3q_type:
vld3_lane_type:
vld3q_lane_type:
vld3_dup_type: 本质上与 vld2_dup_type 类似
vld4_type: 交叉存放，本质上与 vld2_type 类似，只是这里装载 4 个 neon 寄存器
vld4q_type:
vld4_lane_type:
vld4q_lane_type:
vld4q_dup_type: 本质上与 vld2_dup_type 类似
从 neon 寄存器加载数据进内存
vst1_type: 将元素类型为 type 格式的 vector 的所有元素装入内存
vst1q_type:
vst1_lane_type: 将元素类型为 type 格式的 vector 中指定的某个元素装入内存
vst1q_lane_type:
vst2_type: 交叉存放，vld2_type 的逆过程
vst2q_type:
vst2_lane_type:
vst2q_lane_type:
vst3_type: 交叉存放，vld3_type 的逆过程
vst3q_type:
vst3_lane_type:
vst3q_lane_type:
vst4_type: 交叉存放，vld4_type 的逆过程
vst4q_type:
vst4_lane_type:
vst4q_lane_type:
直接获取 neon 寄存器某个通道的值
vget_low_type: 获取 128bit vector 的低半部分元素，输出的是元素类型相同的 64bit vector。
vget_high_type: 获取 128bit vector 的高半部分元素，输出的是元素类型相同的 64bit vector。
vget_lane_type: 获取元素类型为 type 的 vector 中指定的某个元素值。
vgetq_lane_type:
直接设置 neon 寄存器某个通道的值
vset_lane_type: 设置元素类型为 type 的 vector 中指定的某个元素的值，并返回新 vector。
vsetq_lane_type:
寄存器数据重排
vext_type: 取第 2 个输入 vector 的低 n 个元素放入新 vector 的高位，新 vector 剩下的元素取
自第 1 个输入 vector 最高的几个元素(可实现 vector 内元素位置的移动)
vextq_type:
如：src1 = {1,2,3,4,5,6,7,8}
src2 = {9,10,11,12,13,14,15,16}
dst = vext_type(src1,src2,3)时，则 dst = {4,5,6,7,8, 9,10,11}
vtbl1_type: 第二个 vector 是索引，根据索引去第一个 vector（相当于数组）中搜索相应的
元素，并输出新的 vector，超过范围的索引返回的是 0.
如：src1 = {1,2,3,4,5,6,7,8}
src2 = {0,0,1,1,2,2,7,8}
dst = vtbl1_u8(src1,src2)时，则 dst = {1,1,2,2,3,3,8,0}
vtbl2_type: 数组长度扩大到 2 个 vector
如：src.val[0] = {1,2,3,4,5,6,7,8}
src.val[1] = {9,10,11,12,13,14,15,16}
src2 = {0,0,1,1,2,2,8,10}
dst = vtbl2_u8(src,src2)时，则 dst = {1,1,2,2,3,3,9,11}
vtbl3_type:
vtbl4_type:
vtbx1_type: 根 vtbl1_type 功能一样，不过搜索到的元素是用来替换第一个 vector 中的元
素，并输出替换后的新 vector，当索引超出范围时，则不替换第一个 vector 中相应的元素。
vtbx2_type:
vtbx3_type:
vtbx4_type:
vrev16_type: 将 vector 中的元素位置反转
vrev16q_type:
如：src1 = {1,2,3,4,5,6,7,8}
dst = vrev16_u8(src1)时，则 dst = {2,1,4,3,6,5,8,7}
vrev32_type:
vrev32q_type:
如：src1 = {1,2,3,4,5,6,7,8}
dst = vrev32_u8(src1)时，则 dst = {4,3,2,1,8,7,6,5}
vrev64_type:
vrev64q_type:
如：src1 = {1,2,3,4,5,6,7,8}
dst = vrev32_u8(src1)时，则 dst = {8,7,6,5,4,3,2,1}
vtrn_type: 将两个输入 vector 的元素通过转置生成一个有两个 vector 的矩阵
vtrnq_type:
如：src.val[0] = {1,2,3,4,5,6,7,8}
src.val[1] = {9,10,11,12,13,14,15,16}
dst = vtrn_u8(src.val[0], src.val[1])时，
则 dst.val[0] = {1,9, 3,11,5,13,7,15}
dst.val[1] = {2,10,4,12,6,14,8,16}
vzip_type: 将两个输入 vector 的元素通过交叉生成一个有两个 vector 的矩阵
vzipq_type:
如：src.val[0] = {1,2,3,4,5,6,7,8}
src.val[1] = {9,10,11,12,13,14,15,16}
dst = vzip_u8(src.val[0], src.val[1])时，
则 dst.val[0] = {1,9, 2,10,3,11,4,12}
dst.val[1] = {5,13,6,14,7,15,8,16}
vuzp_type: 将两个输入 vector 的元素通过反交叉生成一个有两个 vector 的矩阵（通过这
个可实现 n-way 交织）
vuzpq_type:
如：src.val[0] = {1,2,3,4,5,6,7,8}
src.val[1] = {9,10,11,12,13,14,15,16}
dst = vuzp_u8(src.val[0], src.val[1])时，
则 dst.val[0] = {1,3,5,7,9, 11,13,15}
dst.val[1] = {2,4,6,8,10,12,14,16}
vcombine_type: 将两个元素类型相同的输入 vector 拼接成一个同类型但大小是输入
vector 两倍的新 vector。新 vector 中低部分元素存放的是第一个输入 vector 元素。
vbsl_type:按位选择，参数为(mask, src1, src2)。mask 的某个 bit 为 1，则选择 src1 中对
应的 bit，为 0，则选择 src2 中对应的 bit。
vbslq_type:
加法
vadd_type: ri = ai + bi
vaddq_type:
vaddl_type: 变长加法运算，为了防止溢出
vaddw_type: 第一个 vector 元素宽度大于第二个 vector 元素
vaddhn_type: 结果 vector 元素的类型大小是输入 vector 元素的一半
vqadd_type: ri = sat(ai + bi) 饱和指令，相加结果超出元素的最大值时，元素就取最大值。
vqaddq_type:
vhadd_type: 相加结果再除 2。ri = (ai + bi) >> 1;
vhaddq_type:
vrhadd_type: 相加结果再除 2(四舍五入)。ri = (ai + bi + 1) >> 1
vrhaddq_type:
vpadd_type: r0 = a0 + a1, ..., r3 = a6 + a7, r4 = b0 + b1, ..., r7 = b6 + b7
vpaddl_type: r0 = a0 + a1, ..., r3 = a6 + a7;
vpaddlq_type:
vpadal_type: r0 = a0 + (b0 + b1), ..., r3 = a3 + (b6 + b7);
减法
vsub_type: ri = ai - bi
vsubq_type:
vsubl_type:
vsubw_type:
vsubhn_type:
vqsub_type: 饱和指令 ri = sat(ai - bi)
vqsubq_type:
vhsub_type: 相减结果再除 2。ri = (ai - bi) >> 1
vhsubq_type:
vrsubhn_type: 相减结果再除 2(四舍五入)。ri = (ai - bi + 1) >> 1
乘法
vmul_type: ri = ai * bi
vmulq_type:
vmul_n_type: ri = ai * b
vmulq_n_type:
vmul_lane_type: ri = ai * b[c]
vmulq_lane_type:
vmull_type: 变长乘法运算，为了防止溢出
vmull_n_type:
vmull_lane_type:
vqdmull_type: 变长乘法运算，参与运算的值是有符号数（所以可能溢出）,当结果溢出时，取
饱和值
vqdmull_n_type:
vqdmull_lane_type:
vqdmulh_type:
vqdmulhq_type:
vqdmulh_n_type:
vqdmulhq_n_type:
vqdmulh_lane_type:
vqdmulhq_lane_type:
vqrdmulh_type:
vqrdmulhq_type:
vqrdmulh_n_type:
vqrdmulhq_n_type:
vqrdmulh_lane_type:
vqrdmulhq_lane_type:
乘加组合运算
vmla_type: ri = ai + bi * ci
vmlaq_type:
vmla_n_type: ri = ai + bi * c
vmlaq_n_type:
vmla_lane_type: ri = ai + bi * c[d]
vmlaq_lane_type:
vmlal_type: 长指令 ri = ai + bi * ci
vmlal_n_type:
vmlal_lane_type:
vfma_f32：ri = ai + bi * ci 在加法之前，bi、ci 相乘的结果不会被四舍五入
vqdmlal_type: ri = sat(ai + bi * ci) bi/ci 的元素大小是 ai 的一半
vqdmlal_n_type: ri = sat(ai + bi * c)
vqdmlal_lane_type: ri = sat(ai + bi * c[d])
乘减组合运算
vmls_type: ri = ai - bi * ci
vmlsq_type:
vmls_n_type: ri = ai - bi * c
vmlsq_n_type:
vmls_lane_type: ri = ai - bi * c[d]
vmlsq_lane_type:
vmlsl_type: 长指令 ri = ai - bi * ci
vmlsl_n_type:
vmlsl_lane_type:
vfms_f32：ri = ai - bi * ci 在减法之前，bi、ci 相乘的结果不会被四舍五入
vqdmlsl_type: ri = sat(ai - bi * ci） bi/ci 的元素大小是 ai 的一半
vqdmlsl_n_type: ri = sat(ai - bi * c）
vqdmlsl_lane_type: ri = sat(ai - bi * c[d]）
取整
vrndn_f32: to nearest, ties to even
vrndqn_f32:
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