SHADD8 |
Addition de moitié de 8 bits signé |
| ARM |
Syntaxe
|
SHADD8{cond} {Rd}, Rn, Rm
|
Paramètres
| Nom |
Description |
| cond |
Ce paramètre optionnel permet d'indiquer le code de condition |
| Rd |
Ce paramètre permet d'indiquer le registre de destination. |
| Rn |
Ce paramètre permet d'indiquer le registre contenant le premier opérande. |
| Rm |
Ce paramètre permet d'indiquer le registre contenant le deuxième opérande. |
Description
Cette instruction permet d'effectuer une moitié d'addition de parallèle d'octets avec des valeurs signés.
Remarques
- Addition de demi-octets signés en parallèle : L'instruction SHADD8 effectue une addition parallèle de demi-octets de 8 bits, en traitant les valeurs
signées. Cela signifie que chaque opérande de 8 bits est additionné séparément tout en tenant compte du signe de chaque octet. Cette opération est particulièrement
utile dans les traitements de données où des petites valeurs sont manipulées en parallèle.
- Parallélisme des opérations&nbps;: Cette instruction se distingue des autres instructions d'addition classiques, car elle permet de réaliser une addition
parallèle de plusieurs ensembles d'octets. Elle peut additionner simultanément des paires d'octets (chacun de 8 bits) tout en conservant les résultats dans un seul
registre. Cela rend l'opération plus rapide dans les applications traitant de grandes quantités de petites données.
- Traitement de valeurs signées : Contrairement à certaines instructions qui traitent uniquement des valeurs non signées, SHADD8 est spécifiquement
conçue pour travailler avec des valeurs signées. Cela permet de prendre en compte le signe des nombres lors de l'addition, ce qui est crucial dans des applications
où les données peuvent être positives ou négatives, comme dans les calculs de coordonnées ou les calculs financiers.
- Optimisation des ressources : L'utilisation de SHADD8 permet de réduire le nombre d'instructions nécessaires pour traiter des ensembles de données
de petite taille tout en optimisant l'utilisation des registres ARM. En traitant plusieurs éléments de manière parallèle, cette instruction réduit le nombre total
d'opérations, ce qui peut améliorer l'efficacité et la vitesse dans des applications nécessitant des traitements de données à grande échelle.
- Applications pratiques dans les DSP (Digital Signal Processing) : Cette instruction est particulièrement utile dans les processeurs de
signal numérique (DSP). En effet, les DSP sont souvent utilisés pour des tâches impliquant des calculs sur des échantillons de données comme le traitement d'images, de
son, ou de vidéos. Les algorithmes de traitement de signal peuvent tirer parti de cette instruction pour effectuer des calculs parallèles rapides sur des données signées.
- Gestion des débordements avec saturation : En ajoutant des valeurs signées, SHADD8 peut provoquer un débordement ou une saturation. Si le résultat de
l'addition dépasse la capacité du type de donnée, il est automatiquement saturé à la valeur maximale ou minimale possible pour ce type de donnée. Cette gestion de la
saturation garantit que les résultats restent dans une plage valide, sans générer des erreurs dues au débordement.
- Flexibilité des paramètres : L'instruction SHADD8 accepte un certain nombre de paramètres optionnels qui permettent d'affiner son comportement. Le
paramètre cond, par exemple, permet de spécifier un code de condition, ce qui permet de conditionner l'exécution de l'instruction en fonction de l'état des
drapeaux de condition dans le registre d'état du processeur. Cela permet d'intégrer cette instruction de manière flexible dans des boucles conditionnelles ou des contrôles
de flux.
- Accélération des opérations sur de petits blocs de données : Grâce à son caractère parallèle, l'instruction SHADD8 est idéale pour des systèmes où
plusieurs petites unités de données (comme des octets signés) doivent être traitées rapidement. Que ce soit dans le cadre de calculs matriciels, de transformations
rapides ou de décodage de données, cette instruction permet de gagner du temps en traitant plusieurs données simultanément, plutôt que de procéder à des calculs un
par un.
Dernière mise à jour : Dimanche, le 12 novembre 2017