基于SIMD优化12位整数数组位重排（CSI-2转DNG格式）

位布局转换需求 #

原始MIPI CSI-2压缩格式的12位整数数组，每两个12位整数（A、B）占用3字节，位排列如下：

|           byte0           |            byte1          |           byte2         | etc..
| A11 A10 A9 A8 A7 A6 A5 A4 | B11 B10 B9 B8 B7 B6 B5 B4 | B3 B2 B1 B0 A3 A2 A1 A0 | etc..

需要转换为Adobe DNG兼容的位排列格式：

|           byte0           |            byte1          |           byte2         | etc..
| A11 A10 A9 A8 A7 A6 A5 A4 | A3 A2 A1 A0 B11 B10 B9 B8 | B7 B6 B5 B4 B3 B2 B1 B0 | etc..

现有逐字节实现 #

目前已实现逐3字节循环的处理代码，但性能无法满足需求：

void CSI2toBE12(uint8_t* pCSI2, uint8_t* pBE, uint8_t* pCSI2LineEnd)
{
    while (pCSI2 < pCSI2LineEnd) {
        pBE[0] = pCSI2[0];
        pBE[1] = ((pCSI2[2] & 0xf) << 4) | (pCSI2[1] >> 4);
        pBE[2] = ((pCSI2[1] & 0xf) << 4) | (pCSI2[2] >> 4);
        
        // 处理下一组12位像素对（3字节）
        pCSI2 += 3;
        pBE += 3;
    }
}

SIMD优化方案（基于SIMDe兼容intrinsics） #

目标CPU为64位ARM Cortex-A72（树莓派Compute Module 4），利用SIMDe可同时兼容ARM NEON和x86 AVX2指令集，以下是批量处理的实现：

1. ARM NEON（适配A72）+ SIMDe实现 #

一次处理8组（24字节）数据，大幅降低循环分支开销并提升吞吐量：

#include <simde/x86/avx2.h>
#include <simde/arm/neon.h>

void CSI2toBE12_SIMD(uint8_t* pCSI2, uint8_t* pBE, uint8_t* pCSI2LineEnd) {
    // 批量处理24字节对齐的数据块
    while (pCSI2 + 24 <= pCSI2LineEnd) {
        // 加载24字节原始数据为3个8字节向量
        simde_uint8x8_t vec0 = simde_vld1_u8(pCSI2);
        simde_uint8x8_t vec1 = simde_vld1_u8(pCSI2 + 8);
        simde_uint8x8_t vec2 = simde_vld1_u8(pCSI2 + 16);

        // 定义半字节提取掩码
        const simde_uint8x8_t mask_low = simde_vdup_n_u8(0x0F);
        const simde_uint8x8_t mask_high = simde_vdup_n_u8(0xF0);

        // 拆分每个3字节组中的半字节
        simde_uint8x8_t byte1_high = simde_vshr_n_u8(simde_vand_u8(vec1, mask_high), 4);
        simde_uint8x8_t byte1_low = simde_vand_u8(vec1, mask_low);
        simde_uint8x8_t byte2_low = simde_vand_u8(vec2, mask_low);
        simde_uint8x8_t byte2_high = simde_vshr_n_u8(simde_vand_u8(vec2, mask_high), 4);

        // 重组目标格式的字节
        simde_uint8x8_t dst_vec1 = simde_vorr_u8(simde_vshl_n_u8(byte2_low, 4), byte1_high);
        simde_uint8x8_t dst_vec2 = simde_vorr_u8(simde_vshl_n_u8(byte1_low, 4), byte2_high);

        // 存储转换后的数据
        simde_vst1_u8(pBE, vec0);
        simde_vst1_u8(pBE + 8, dst_vec1);
        simde_vst1_u8(pBE + 16, dst_vec2);

        // 推进指针到下一个数据块
        pCSI2 += 24;
        pBE += 24;
    }

    // 处理剩余不足24字节的数据，复用原始逐字节逻辑
    while (pCSI2 < pCSI2LineEnd) {
        pBE[0] = pCSI2[0];
        pBE[1] = ((pCSI2[2] & 0xf) << 4) | (pCSI2[1] >> 4);
        pBE[2] = ((pCSI2[1] & 0xf) << 4) | (pCSI2[2] >> 4);
        
        pCSI2 += 3;
        pBE += 3;
    }
}

2. AVX2实现（兼容x86平台） #

若需在x86平台运行，利用AVX2指令集实现批量处理，通过SIMDe保证与NEON代码的兼容性：

#include <simde/x86/avx2.h>

void CSI2toBE12_AVX2(uint8_t* pCSI2, uint8_t* pBE, uint8_t* pCSI2LineEnd) {
    while (pCSI2 + 24 <= pCSI2LineEnd) {
        // 加载24字节数据到3个128位向量
        simde_mm128i vec0 = simde_mm_loadu_si128((simde__m128i*)pCSI2);
        simde_mm128i vec1 = simde_mm_loadu_si128((simde__m128i*)(pCSI2 + 8));
        simde_mm128i vec2 = simde_mm_loadu_si128((simde__m128i*)(pCSI2 + 16));

        // 定义半字节提取掩码
        const simde_mm128i mask_low = simde_mm_set1_epi8(0x0F);
        const simde_mm128i mask_high = simde_mm_set1_epi8(0xF0);

        // 拆分半字节
        simde_mm128i byte1_high = simde_mm_srli_epi16(simde_mm_and_si128(vec1, mask_high), 4);
        simde_mm128i byte1_low = simde_mm_and_si128(vec1, mask_low);
        simde_mm128i byte2_low = simde_mm_and_si128(vec2, mask_low);
        simde_mm128i byte2_high = simde_mm_srli_epi16(simde_mm_and_si128(vec2, mask_high), 4);

        // 重组目标字节
        simde_mm128i dst_vec1 = simde_mm_or_si128(simde_mm_slli_epi16(byte2_low, 4), byte1_high);
        simde_mm128i dst_vec2 = simde_mm_or_si128(simde_mm_slli_epi16(byte1_low, 4), byte2_high);

        // 存储转换后的数据
        simde_mm_storeu_si128((simde__m128i*)pBE, vec0);
        simde_mm_storeu_si128((simde__m128i*)(pBE + 8), dst_vec1);
        simde_mm_storeu_si128((simde__m128i*)(pBE + 16), dst_vec2);

        pCSI2 += 24;
        pBE += 24;
    }

    // 处理剩余数据
    while (pCSI2 < pCSI2LineEnd) {
        pBE[0] = pCSI2[0];
        pBE[1] = ((pCSI2[2] & 0xf) << 4) | (pCSI2[1] >> 4);
        pBE[2] = ((pCSI2[1] & 0xf) << 4) | (pCSI2[2] >> 4);
        
        pCSI2 += 3;
        pBE += 3;
    }
}

优化说明 #

• 批量处理：一次处理8组（24字节）数据，大幅减少循环分支的性能开销
• SIMDe兼容：代码可直接在ARM NEON和x86 AVX2平台编译运行，无需额外修改
• 内存对齐优化：若输入输出内存按16/32字节对齐，可将_loadu_/_storeu_替换为_load_/_store_进一步提升内存访问效率

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Russell Newman