AndroidNDKで作成されるネイティブコードの最適化
APP_CFLAGS := -O2 -mcpu=cortex-a8 -mfpu=neon -mfloat-abi=softfp -fPIC -march=armv7-a
Application.mkに上記の内容を追記すると，浮動小数点演算が高速化される．
- O2は言わずもがなの最適化オプション
- mcpu=cortex-a8でCPUの指定
- fPICで静的ライブラリの最適化
- march=armv7-aでアーキテクチャの指定
かな．間違ってるかも．
入力ノード数3，隠れノード数10*2層，出力ノード数1のニューラルネットをバックプロパゲーションで，6種類の教師信号を50000回学習するのにかかった時間が，最適化なしは約20秒，最適化ありだと約4秒になった．すごい．
参考
