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。

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　最小值和最大值　/ 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