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  • 正版新书]Arm Helium技术指南 Cortex-M系列处理器的矢量运算扩
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    • 作者: (英)乔恩·马什著 | (英)乔恩·马什编 | (英)乔恩·马什译 | (英)乔恩·马什绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2023-12-01
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    • 作者: (英)乔恩·马什著| (英)乔恩·马什编| (英)乔恩·马什译| (英)乔恩·马什绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2023-12-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:259000
    • 页数:416
    • 开本:32开
    • ISBN:9787111738718
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: (英)乔恩·马什
  • 著: (英)乔恩·马什 译
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 79
  • ISBN: 9787111738718
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 32开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2023-12-01
  • 页数: 416
  • 外部编号: 庄村25654
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 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

    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。
    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。

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