ARMCortexgcc參數(shù)

1、ARMCortexgcc參數(shù)面向ARM處理器的GNU編譯器集合（GCC）命令行選項最初是在多年前設(shè)計的，當(dāng)時可用處理器和變體產(chǎn)品的列表與現(xiàn)今相比要短很多。隨著ARM架構(gòu)的演進，從GCC中獲取最佳代碼所需的選項也已改變，但已做了各種嘗試以確?，F(xiàn)有選項集不會改變其本意。設(shè)計編譯器意味著最有效使用ARMCortexTM-A處理器所需的選項目前相當(dāng)復(fù)雜。本博文包含GCC命令行選項的三個方面：CPU、浮點和SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）加速。就我的CPU而言應(yīng)當(dāng)使用哪些選項？首先，讓我們了解下用于告知編譯器您正在使用的CPU的主要選項；稍后，我們將討論一些在特殊情況下可使用的更高級選項。每當(dāng)您編譯文件時，編譯

2、器都需要知道您試圖用于運行目標(biāo)代碼的CPU的類型。實現(xiàn)這一目的的首選為-mcpu=<cpu-name>選項。正如您預(yù)想的那樣，cpu-name已替換為您擁有的CPU類型的具體名稱，但使用小寫。例如，對于Cortex-A9而言，選項為-mcpu=cortex-a9。GCC目前支持Cortex-A15（包括其本身在內(nèi)）之前的所有Cortex-A處理器；即：Cortex-A5-mcpu=cortex-a5Cortex-A7-mcpu=cortex-a7Cortex-A8-mcpu=cortex-a8Cortex-A9-mcpu=cortex-a9Cortex-A15-mc

3、pu=cortex-a15如果您的GCC版本不識別上述任一處理器，則可能是其版本過低，您應(yīng)當(dāng)考慮進行升級。如果您不指定要使用的CPU，GCC將使用內(nèi)置的默認(rèn)值-該默認(rèn)值根據(jù)編譯器最初的構(gòu)建方式而變化，并且可能意味著已生成代碼在您所擁有的CPU上的執(zhí)行速度將非常緩慢（或根本無法執(zhí)行）添加浮點和SIMD目前，市面上的所有ARMCortex-A處理器均配備浮點運算單元，大多數(shù)還擁有可實施ARM高級SIMD處理器擴展的SIMD單元（通常稱為NEONTM）。但是，可用的精確指令集取決于擁有的處理器，而且GCC需要單獨的選項來進行控制；它不會嘗試通過-mcpu選項進行處理。浮點和SIMD指令的選擇由-mc

4、pu選項控制，下表列出了各種CPU的建議選擇項：VFPv3和VFPv4實施最初通過32個雙精度寄存器開始，但是在沒有NEON時，則可以任選前16個寄存器；這由選項名的d16部分所控制的。該名稱的fp16部分指定是否存在半精度（16位）浮點負(fù)載、存儲和轉(zhuǎn)換指令；這是對VFPv3的擴展，但適用于所有VFPv4實施。出于歷史原因，GCC只在被明確告知可以安全使用浮點和NEON指令時才會使用這些指令。在此進行控制的選項有些令人混淆，選項的一部分也可更改編譯器所遵守的ABI。-mfloat-abi選項有三種可能的選項：-mfloat-abi=soft-忽略所有FPU和NEON指令，僅使用核心寄存器集并利

5、用庫調(diào)用模擬所有浮點運算。-mfloat-abi=softfp-使用與-float-abi=soft相同的調(diào)用規(guī)則，但會在適用情況下使用浮點和NEON指令。此選項為二進制，與-mfloat-abi=soft兼容，并且可以用于提高必須遵循軟浮點環(huán)境的代碼的性能，但需要是已知相關(guān)硬件指令也可用的環(huán)境。-mfloat-abi=hard-在適用情況下使用浮點和NEON指令，并且還更改ABI調(diào)用規(guī)則以便生成更高效的函數(shù)調(diào)用；現(xiàn)在可以在擴展寄存器中的函數(shù)之間傳遞浮點和矢量類型，不僅節(jié)約大量復(fù)制操作，而且也意味著需要在堆棧上傳遞參數(shù)的調(diào)用變少。應(yīng)當(dāng)使用上述哪個選項在很大程度上取決于您的目標(biāo)系統(tǒng)，也可能默認(rèn)選

6、項就是正確的選項。以Ubuntu12.04(Precise)為例，其目前在默認(rèn)情況下使用的是-mfloat-abi=hard。矢量化浮點運算NEON架構(gòu)包含同時對整數(shù)和浮點數(shù)據(jù)類型進行運算的指令，并且GCC目前擁有功能強大的自動矢量化優(yōu)化，可發(fā)現(xiàn)何時適合使用可改善性能的矢量引擎。不過，讓許多用戶驚訝的是，即使他們可能期望這么做，編譯器也無法將其代碼矢量化。首先要記住的是，自動矢量化程序只有在-O3時才默認(rèn)啟用。存在可以在其他時候?qū)⑺蜷_的選項；您可以在GCC手冊中找到相關(guān)內(nèi)容。然而，即使啟用了矢量化程序，浮點代碼經(jīng)常也無法實現(xiàn)矢量化。原因在于，盡管NEON中的浮點運算使用IEEE單精度格式來容

7、納值，但為了最大限度降低NEON單元中所需的功率并且最大限度提高吞吐量，只有在輸入和結(jié)果在正常運算范圍內(nèi)（即值不是非正常值或NaN）時，矢量引擎才會完全按照標(biāo)準(zhǔn)進行編譯。GCC默認(rèn)配置為生成嚴(yán)格遵守IEEE浮點算法規(guī)范的代碼，前文所述的限制意味著默認(rèn)使用SIMD指令是不適當(dāng)?shù)?。幸運的是，GCC確實提供了多個命令行選項，可用于準(zhǔn)確控制需要的IEEE標(biāo)準(zhǔn)遵守級別。盡管具體細(xì)節(jié)不在此討論，但在大多數(shù)情形中，使用-ffast-math選項來放寬規(guī)則并啟用矢量化是絕對安全的。您也可以在GCC4.6或更高版本中使用-Ofast選項來實現(xiàn)基本相同的效果。它會打開-O3以及多種其他優(yōu)化，通常可以安全地用于從您

8、的代碼中獲得最佳的性能。要記住的另一點是，NEON僅支持單精度數(shù)據(jù)的矢量運算。除非寫入的代碼用于處理這一格式，否則可能會發(fā)現(xiàn)矢量化并不可行。您也應(yīng)當(dāng)了解，浮點常量（字面值）最終會強制編譯器以雙精度執(zhí)行計算。在C和C+環(huán)境下，編寫'1.0F'而非'1.0'以確保編譯器知道您的意思。最后，如果對于找出矢量化程序為何不按您預(yù)期運作的原因依然存有疑問，而且您也準(zhǔn)備好親自動手探究，GCC對于其所作的行為提供了非常豐富的信息。-fdump-tree-vect和-ftree-vectorizer-verbose=<level>選項控制所生成的信息量

9、，級別是1到9范圍內(nèi)的數(shù)字。盡管生成的大多數(shù)信息只有編譯器開發(fā)人員才會感興趣，但您不時也會在輸出結(jié)果中找到提示，了解您的代碼不能按預(yù)期矢量化的原因。總而言之既然擁有大量選項，那我在日常運算中應(yīng)使用哪些選項呢？幸運的是，目標(biāo)環(huán)境一旦確定后，大多數(shù)選項就不會定期發(fā)生變化了。以下是一些示例：含NEON的Cortex-A15處理器，以及操作使用“浮點”數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)陣列的一些浮點代碼。該運算環(huán)境可以支持在浮點寄存器中傳遞參數(shù)：arm-gcc-O3-mcpu=cortex-a15-mfpu=neon-vfpv4-ffast-math-omyprog.exemyprog.c不含NEON的Cortex-A7處理器，處理浮點代碼。該運算環(huán)境僅支持在整數(shù)寄存器中傳遞參數(shù)，但可以使用浮點硬件arm-gcc-O3-mcpu=cortex-a7-mfpu=vfpv4-d16-mfloat-abi=softfp-omyprog2.exem