Arm Helium技术指南 Cortex-M系列处理器的矢量运算扩展
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库存2件
作者(英)乔恩·马什
出版社机械工业出版社
ISBN9787111738718
出版时间2023-12
装帧平装
开本32开
定价79元
货号1203152170
上书时间2024-08-08
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
译者序
序
前言
第1章 绪论/1
1.1 Helium简介/2
1.2 Armv8.1-M架构/3
1.3 对比其他Arm SIMD/DSP特性/6
1.3.1 Helium对比Neon/7
1.3.2 Helium对比可伸缩矢量扩展/8
1.3.3 Helium对比Cortex-M的DSP特性/9
1.3.4 Helium对比专用DSP/9
1.4 Helium用例/10
1.5 问题/10
第2章 SIMD/矢量处理器概论/11
2.1 SIMD/矢量处理/11
2.2 浮点数和定点数/12
2.2.1 饱和运算/15
2.2.2 定点和浮点DSP/15
2.2.3 Helium浮点格式/16
2.2.4 C数据类型和原语/16
2.3 问题/17
第3章 Helium架构/18
3.1 Helium基础概念/18
3.1.1 Helium寄存器/20
3.1.2 通道/21
3.1.3 矢令块和节拍/22
3.1.4 指令示例/23
3.2 Helium矢量处理/24
3.3 低开销分支扩展/25
3.4 尾部预测/27
3.5 Helium指令集/29
3.5.1 指令集基础/29
3.5.2 指令修饰符/31
3.5.3 指令形态/32
3.6 问题/33
第4章 数据处理指令/34
4.1 算术运算/34
4.1.1 加法和减法/34
4.1.2 绝对值/38
4.1.3 移位/40
4.1.4 逻辑操作/46
4.1.5 最小值和优选值/47
4.1.6 格式转换和舍入/50
4.1.7 位计数/52
4.1.8 元素反转/53
4.2 乘法运算/54
4.2.1 乘法指令/54
4.2.2 乘加指令/57
4.2.3 复数运算指令/65
4.2.4 定点复数乘法运算/68
4.3 数据移动/68
4.4 比较和预测/73
4.5 问题/79
第5章 内存访问指令/80
5.1 矢量加载和存储/80
5.2 离散-聚合/81
5.3 交织和解交织加载/存储/87
5.4 问题/90
第6章 Helium分支、标量和其他指令/91
6.1 低开销分支扩展/91
6.2 Armv8.1-M标量指令/94
6.2.1 条件执行/94
6.2.2 通用寄存器移位/97
6.3 其他指令/100
6.4 问题/101
第7章 Helium编程/102
7.1 编译器和工具/102
7.1.1 Arm Compiler 6/103
7.1.2 GCC Helium功能/104
7.1.3 Helium CPU内核的调试、跟踪、剖析/104
7.2 Helium编程方式/105
7.3 矢量库/105
7.4 自动矢量化/106
7.4.1 使用矢量化编译器/107
7.4.2 面向自动矢量化编程/109
7.4.3 自动矢量化示例/111
7.5 Helium原语函数/112
7.5.1 原语编程/113
7.5.2 原语预测/115
7.5.3 原语点积示例/117
7.5.4 原语离散-聚合示例/120
7.5.5 原语尾部处理/121
7.5.6 原语函数工作流/122
7.6 Helium汇编代码/123
7.6.1 内联汇编代码/123
7.6.2 内联汇编示例/125
7.6.3 原生汇编语言函数/127
7.7 从其他架构移植DSP代码/127
7.8 Helium底层代码/128
7.8.1 使能Helium/128
7.8.2 检测Helium/129
7.8.3 异常处理/129
7.9 问题/132
第8章 性能和优化/133
8.1 代码剖析和性能评估/133
8.1.1 Helium性能计数器和比率/134
8.1.2 嵌入式跟踪宏单元/140
8.2 性能考量/141
8.3 性能和Cortex-M内存系统/141
8.3.1 缓存/142
8.3.2 紧耦合内存/143
8.4 双矢令块微架构的性能考量/144
8.5 性能示例/145
8.6 问题/148
第9章 DSP基础/149
9.1 矩阵运算/149
9.1.1 矩阵乘法/149
9.1.2 矩阵转置/151
9.2 傅里叶变换/153
9.2.1 傅里叶变换简介/153
9.2.2 快速傅里叶变换/153
9.2.3 FFT示例/155
第10章 DSP滤波/157
10.1 卷积/157
10.2 滤波器/158
10.2.1 FIR滤波器简介/158
10.2.2 FIR滤波器示例/159
第11章 应用示例/161
11.1 图像处理/161
11.2 加密/165
11.2.1 大数算术/165
11.2.2 多项式乘法/167
第12章 神经网络和机器学习/175
12.1 神经网络简介/176
12.1.1 卷积神经网络/177
12.1.2 循环神经网络/178
12.2 CMSIS-NN/179
12.2.1 CMSIS-NN优化/180
12.2.2 CMSIS-NN Helium优化/181
12.3 微控制器TensorFlow Lite/182
12.3.1 用于微控制器和CMSIS-NN的TensorFlow Lite/183
12.3.2 模型转换/183
12.3.3 在Helium Cortex-M CPU上部署模型/184
12.3.4 关键字检测示例/184
12.4 针对Helium转换神经网络/186
12.5 经典机器学习/189
参考答案/191
扩展阅读/193
内容摘要
本书是学习ArmHeliumMVE技术的理想指南。Helium为微控制器带来了令人兴奋的新功能，使复杂的数字信号处理或机器学习应用程序能够在廉价、低功耗的设备上运行。本书首先从易于理解的层面介绍了Helium的基本概念，包括单指令多数据(SIMD)、矢量处理、浮点和定点数据表示以及饱和运算等。然后，将指令集分解为几个部分进行详细探讨，包括流水线结构、预测和分支处理、数据处理及内存访问等主题。此外，还介绍了Cortex-M55等Helium核心技术的编码机制，包括编译、调试和优化。本书的结尾是重要部分，介绍了如何实现DSP和ML工作负载。
阅读本书的前提是具备Cortex-M处理器和基本DSP理论知识以及C语言和Arm汇编语言基础。
主编推荐
本书是学习Arm Helium MVE技术的理想指南。Helium为微控制器带来了令人兴奋的新功能，使复杂的数字信号处理或机器学习应用程序能够在廉价、低功耗的设备上运行。本书首先从易于理解的层面介绍了Helium的基本概念，包括单指令多数据（SIMD）、矢量处理、浮点和定点数据表示以及饱和运算等。然后，将指令集分解为几个部分进行详细探讨，包括流水线结构、预测和分支处理、数据处理及内存访问等主题。此外，还介绍了Cortex-M55等Helium核心技术的编码机制，包括编译、调试和优化。本书的结尾是重要部分，介绍了如何实现DSP和ML工作负载。
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