本文將介紹NEON提供的移位運算，并顯示如何利用移位運算在常用顏色深度之間轉換影像數據。

向量移位

NEON上的移位與標量ARM編碼中可能用到的移位非常相似，即每個向量元素的位數均向左或向右移位，出現在每個元素左側或右側的位將被刪除；它們不能移位至相鄰的元素。

移位的數量可通過指令中編碼的文字或附加的移位向量來指定。使用移位向量時，應用到輸入向量每個元素的移位取決于移位向量中對應元素的值。移位向量中的元素被當作帶符號的值來處理，因此按元素分配，左移位、右移位和零移位都有可能發生。

帶符號元素的向量上發生的右移位由指令附加的類型指定，并會將符號擴展至每一個元素。這與ARM編碼中可能用到的算術移位相同。應用到無符號向量的移位不會發生符號擴展。

移位與插入NEON也支持通過插入產生移位，使兩個不同向量的位相結合。例如，左移位與插入(VSLI)可使源向量的每一個元素均向左移位。每個元素右側新插入的位就是目標向量中的對應位。

移位與計算最后，NEON還支持向量元素向右移位，并將結果計入到另一個向量中。這種方法對于先在高精度條件下進行臨時計算，然后再將結果與低精度計算器相結合的情況非常有用。

指令修改器每個移位指令都能擁有一個或多個修改器。這些修改器并不改變移位運算本身，而是通過調整輸入值或輸出值，消除偏差或飽和狀況，保持一定的范圍。共有五種移位修改器：

• 舍位修改器 (Rounding)，以R前綴表示，可以糾正右移時舍位導致的偏差。
• 窄修改器 (Narrow)，以N后綴表示，可以讓結果中每個元素的位數減半。它代表Q（128位）源和D（64位）目標寄存器。
• 長修改器 (Long)，以L后綴表示，可以讓結果中每個元素的位數加倍。它代表D源和Q目標寄存器。 飽和修改器 (Saturating)，以Q前綴表示，可以在最大和最小可表范圍內設置每個結果元素，前提是結果未超出該范圍。向量的位數和符號類型可用于確定飽和范圍。
• 無符號飽和修改器 (Unsigned Saturating)，以Q前綴和U后綴表示，與飽和修改器類似，但在進行帶符號或無符號輸入時，結果將在無符號范圍內表現為飽和。

這些修改器的部分組合并未表現出有用的運算，因此NEON也沒有提供相應指令。例如，飽和右移位（應稱為VQSHR）其實就毫無必要，因為右移位只會讓結果變得更小，因而值根本無法超出有效范圍。

可用移位表NEON提供的所有移位指令均在下表中列出。它們根據先前提到的修改器進行排列。如果你還是不太確定修改器各個字母代表的含義，請利用下表選擇需要的指令。

示例：轉換顏色深度顏色深度之間的轉換是圖形處理中經常需要的運算。通常，輸入或輸出數據都是RGB565 16位顏色格式，但RGB888格式的數據處理起來更為方便。對于NEON而言尤其如此，因為它無法為RGB565這樣的數據類型提供本機支持。

但是，NEON仍然可以有效地處理RGB565數據，上文中介紹的向量移位便提供了處理方法。

從565到888首先，我們來看如何將RGB565轉換為RGB888。假設寄存器q0中有8個16位像素，我們想要在d2、d3和d4這三個寄存器中將紅色、綠色和藍色分離成8位的元素。

每個指令的效果都在上面備注中做了描述，但總而言之，每個通道上執行的運算為：

• 利用移位推掉元素任意一端的位數，清除相鄰通道的顏色數據。
• 使用第二次移位將顏色數據放置到每個元素最重要的位上，并縮短位數將元素大小從16位減至8位。

請注意在這個順序中使用元素大小來確定8位和16位元素的位置，以進行部分掩碼運算。

一個小問題你可能會注意到，如果使用上述代碼轉換到RGB888格式，白色顯得不夠白。這是因為，對于每個通道而言，最低的2或3位是零，而不是1；白色在RGB565中表示為(0x1F, 0x3F, 0x1F)，而在RGB888中，卻變成了 (0xF8, 0xFC, 0xF8)。這可以通過移位來解決，將部分最重要的位插入到低位。

從888到565現在，我們來看反向運算，即從RGB888轉換為RGB565。這里，我們假設RGB888數據為上述代碼產生的格式；在d0、d1和d2這三個寄存器上，每個寄存器均包含每種顏色的8個元素。結果將存儲為q2格式的8個16位RGB565元素。

同樣，每個指令的詳細說明在備注中列出，但總而言之，對于每個通道而言：

• 將每個元素的長度擴展至16位，并將顏色數據移至最重要的位上。
• 使用插入右移位，將每個顏色通道放置到結果寄存器中。

結論NEON提供的強大的移位指令范圍讓你能夠：

• 利用舍入和飽和，通過二次冪快速進行向量的除法和乘法運算。
• 通過移位將一個向量位復制到另一個向量位。
• 在高精度條件下進行臨時計算，并在低精度條件下計算結果。

Martyn是處理器領域的資深軟件工程師，已在ARM工作了近10年。他主要負責改善ARM平臺上軟件的性能和體驗。他對使用匯編語言和SIMD實現軟件優化非常感興趣，尤其是在圖形和多媒體領域。