Arm Helium技术指南：Cortex-M系列处理器的矢量运算扩展

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译者序

序

前言

第1章 绪论

1.1 Helium简介

1.2 Armv8.1-M架构

1.3 对比其他Arm SIMD/DSP特性

1.4 Helium用例

1.5 问题

第2章 SIMD/矢量处理器概论

2.1 SIMD/矢量处理

2.2 浮点数和定点数

2.3 问题

第3章 Helium架构

3.1 Helium基础概念

3.2 Helium矢量处理

3.3 低开销分支扩展

3.4 尾部预测

3.5 Helium指令集

3.6 问题

第4章 数据处理指令

4.1 算术运算

4.2 乘法运算

4.3 数据移动

4.4 比较和预测

4.5 问题

第5章 内存访问指令

5.1 矢量加载和存储

5.2 离散-聚合

5.3 交织和解交织加载/存储

5.4 问题

第6章 Helium分支、标量和其他指令

6.1 低开销分支扩展

6.2 Armv8.1-M标量指令

6.3 其他指令

6.4 问题

第7章 Helium编程

7.1 编译器和工具

7.2 Helium编程方式

7.3 矢量库

7.4 自动矢量化

7.5 Helium原语函数

7.6 Helium汇编代码

7.7 从其他架构移植DSP代码

7.8 Helium底层代码

7.9 问题

第8章 性能和优化

8.1 代码剖析和性能评估

8.2 性能考量

8.3 性能和Cortex-M内存系统

8.4 双矢令块微架构的性能考量

8.5 性能示例

8.6 问题

第9章 DSP基础

9.1 矩阵运算

9.2 傅里叶变换

第10章 DSP滤波

10.1 卷积

10.2 滤波器

第11章 应用示例

11.1 图像处理

11.2 加密

第12章 神经网络和机器学习

12.1 神经网络简介

12.2 CMSIS-NN

12.3 微控制器TensorFlow Lite

12.4 针对Helium转换神经网络

12.5 经典机器学习

参考答案

扩展阅读

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