本文将介绍NEON提供的移位运算，并显示如何利用移位运算在常用颜色深度之间转换影像数据。

向量移位

NEON上的移位与标量ARM编码中可能用到的移位非常相似，即每个向量元素的位数均向左或向右移位，出现在每个元素左侧或右侧的位将被删除；它们不能移位至相邻的元素。

移位的数量可通过指令中编码的文字或附加的移位向量来指定。使用移位向量时，应用到输入向量每个元素的移位取决于移位向量中对应元素的值。移位向量中的元素被当作带符号的值来处理，因此按元素分配，左移位、右移位和零移位都有可能发生。

带符号元素的向量上发生的右移位由指令附加的类型指定，并会将符号扩展至每一个元素。这与ARM编码中可能用到的算术移位相同。应用到无符号向量的移位不会发生符号扩展。

移位与插入NEON也支持通过插入产生移位，使两个不同向量的位相结合。例如，左移位与插入(VSLI)可使源向量的每一个元素均向左移位。每个元素右侧新插入的位就是目标向量中的对应位。

移位与计算最后，NEON还支持向量元素向右移位，并将结果计入到另一个向量中。这种方法对于先在高精度条件下进行临时计算，然后再将结果与低精度计算器相结合的情况非常有用。

指令修改器每个移位指令都能拥有一个或多个修改器。这些修改器并不改变移位运算本身，而是通过调整输入值或输出值，消除偏差或饱和状况，保持一定的范围。共有五种移位修改器：

• 舍位修改器(Rounding)，以R前缀表示，可以纠正右移时舍位导致的偏差。
• 窄修改器(Narrow)，以N后缀表示，可以让结果中每个元素的位数减半。它代表Q（128位）源和D（64位）目标寄存器。
• 长修改器(Long)，以L后缀表示，可以让结果中每个元素的位数加倍。它代表D源和Q目标寄存器。饱和修改器(Saturating)，以Q前缀表示，可以在最大和最小可表范围内设置每个结果元素，前提是结果未超出该范围。向量的位数和符号类型可用于确定饱和范围。
• 无符号饱和修改器(Unsigned Saturating)，以Q前缀和U后缀表示，与饱和修改器类似，但在进行带符号或无符号输入时，结果将在无符号范围内表现为饱和。

这些修改器的部分组合并未表现出有用的运算，因此NEON也没有提供相应指令。例如，饱和右移位（应称为VQSHR）其实就毫无必要，因为右移位只会让结果变得更小，因而值根本无法超出有效范围。

可用移位表NEON提供的所有移位指令均在下表中列出。它们根据先前提到的修改器进行排列。如果你还是不太确定修改器各个字母代表的含义，请利用下表选择需要的指令。

示例：转换颜色深度颜色深度之间的转换是图形处理中经常需要的运算。通常，输入或输出数据都是RGB565 16位颜色格式，但RGB888格式的数据处理起来更为方便。对于NEON而言尤其如此，因为它无法为RGB565这样的数据类型提供本机支持。

但是，NEON仍然可以有效地处理RGB565数据，上文中介绍的向量移位便提供了处理方法。

从565到888首先，我们来看如何将RGB565转换为RGB888。假设寄存器q0中有8个16位像素，我们想要在d2、d3和d4这三个寄存器中将红色、绿色和蓝色分离成8位的元素。

每个指令的效果都在上面备注中做了描述，但总而言之，每个通道上执行的运算为：

• 利用移位推掉元素任意一端的位数，清除相邻通道的颜色数据。
• 使用第二次移位将颜色数据放置到每个元素最重要的位上，并缩短位数将元素大小从16位减至8位。

请注意在这个顺序中使用元素大小来确定8位和16位元素的位置，以进行部分掩码运算。

一个小问题你可能会注意到，如果使用上述代码转换到RGB888格式，白色显得不够白。这是因为，对于每个通道而言，最低的2或3位是零，而不是1；白色在RGB565中表示为(0x1F, 0x3F, 0x1F)，而在RGB888中，却变成了 (0xF8, 0xFC, 0xF8)。这可以通过移位来解决，将部分最重要的位插入到低位。

从888到565现在，我们来看反向运算，即从RGB888转换为RGB565。这里，我们假设RGB888数据为上述代码产生的格式；在d0、d1和d2这三个寄存器上，每个寄存器均包含每种颜色的8个元素。结果将存储为q2格式的8个16位RGB565元素。

同样，每个指令的详细说明在备注中列出，但总而言之，对于每个通道而言：

• 将每个元素的长度扩展至16位，并将颜色数据移至最重要的位上。
• 使用插入右移位，将每个颜色通道放置到结果寄存器中。

结论NEON提供的强大的移位指令范围让你能够：

• 利用舍入和饱和，通过二次幂快速进行向量的除法和乘法运算。
• 通过移位将一个向量位复制到另一个向量位。
• 在高精度条件下进行临时计算，并在低精度条件下计算结果。

Martyn是处理器领域的资深软件工程师，已在ARM工作了近10年。他主要负责改善ARM平台上软件的性能和体验。他对使用汇编语言和SIMD实现软件优化非常感兴趣，尤其是在图形和多媒体领域。