ARMCC和GCC编译ARM代码的软浮点和硬浮点问题

栏目: 服务器 · 编程工具 · 发布时间: 5年前

内容简介:本文介绍了ARM代码编译时的软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的编译以及链接实现时的不同。从VFP浮点单元的引入到软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的概念,然后是在GCC和ARMCC RVCT工具链下的具体编译参数。从ARMv5开始,就有可选的 Vector Floating Point (VFP) 模块,当然最新的如 Cortex-A8, Cortex-A9 和 Cortex-A5 可以配置成不带VFP的模式供芯片厂商选择。VFP经过若干年的发展,有

本文介绍了ARM代码编译时的软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的编译以及链接实现时的不同。从VFP浮点单元的引入到软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的概念,然后是在GCC和ARMCC RVCT工具链下的具体编译参数。

VFP (vector floating-point)

从ARMv5开始,就有可选的 Vector Floating Point (VFP) 模块,当然最新的如 Cortex-A8, Cortex-A9 和 Cortex-A5 可以配置成不带VFP的模式供芯片厂商选择。VFP经过若干年的发展,有VFPv2 (一些 ARM9 / ARM11)、 VFPv3-D16(只使用16个浮点寄存器,默认为32个)和VFPv3+NEON (如大多数的Cortex-A8芯片) 。对于包含NEON的ARM芯片,NEON一般和VFP公用寄存器。

硬浮点Hard-float

编译器将代码直接编译成发射给硬件浮点协处理器(浮点运算单元FPU)去执行。FPU通常有一套额外的寄存器来完成浮点参数传递和运算。使用实际的硬件浮点运算单元FPU当然会带来性能的提升。因为往往一个浮点的函数调用需要几个或者几十个时钟周期。

软浮点 Soft-float

编译器把浮点运算转换成浮点运算的函数调用和库函数调用,没有FPU的指令调用,也没有浮点寄存器的参数传递。浮点参数的传递也是通过ARM寄存器或者堆栈完成。 现在的 Linux 系统默认编译选择使用hard-float,即使系统没有任何浮点处理器单元,这就会产生非法指令和异常。因而一般的系统镜像都采用软浮点以兼容没有VFP的处理器。

armel和armhf ABI

在armel中,关于浮点数计算的约定有三种。以gcc为例,对应的-mfloat-abi参数值有三个:soft,softfp,hard。soft是指所有浮点运算全部在软件层实现,效率当然不高,会存在不必要的浮点到整数、整数到浮点的转换,只适合于早期没有浮点计算单元的ARM处理器;softfp是目前armel的默认设置,它将浮点计算交给FPU处理,但函数参数的传递使用通用的整型寄存器而不是FPU寄存器;hard则使用FPU浮点寄存器将函数参数传递给FPU处理。需要注意的是,在兼容性上,soft与后两者是兼容的,但softfp和hard两种模式不兼容。默认情况下,armel使用softfp,因此将hard模式的armel单独作为一个abi,称之为armhf。而使用hard模式,在每次浮点相关函数调用时,平均能节省20个CPU周期。对ARM这样每个周期都很重要的体系结构来说,这样的提升无疑是巨大的。在完全不改变源码和配置的情况下,在一些应用程序上,使用armhf能得到20%——25%的性能提升。对一些严重依赖于浮点运算的程序,更是可以达到300%的性能提升。

Soft-float和hard-float的编译选项

在CodeSourcery gcc的编译参数上,使用 -mfloat-abi= name来指定浮点运算处理方式。 -mfpu= name来指定浮点协处理的类型。可选类型如 fpa,fpe2,fpe3,maverick,vfp,vfpv3,vfpv3-fp16,vfpv3-d16,vfpv3-d16-fp16,vfpv3xd,vfpv3xd-fp16,neon,neon-fp16,vfpv4,vfpv4-d16,fpv4-sp-d16,neon-vfpv4等。使用-mfloat-abi=hard (等价于 -mhard-float) -mfpu=vfp来选择编译成硬浮点。使用-mfloat-abi=softfp就能兼容带VFP的硬件以及soft-float的软件实现,运行时的连接器ld.so会在执行浮点运算时对于运算单元的选择,是直接的硬件调用还是库函数调用,是执行/lib还是/lib/vfp下的libm。 -mfloat-abi=soft (等价于-msoft-float)直接调用软浮点实现库。

在ARM RVCT工具链下,定义fpu模式:

? --fpu softvfp

? --fpu softvfp+vfpv2

? --fpu softvfp+vfpv3

? --fpu softvfp+vfpv_fp16

? --fpu softvfp+vfpv_d16

? --fpu softvfp+vfpv_d16_fp16.

定义浮点运算类型

--fpmode ieee_full : 所有单精度float和双精度double的精度都要和IEEE标准一致,具体的模式可以在运行时动态指定;

--fpmode ieee_fixed : 舍入到最接近的实现的IEEE标准,不带不精确的异常;

--fpmode ieee_no_fenv :舍入到最接近的实现的IEEE标准,不带异常;

--fpmode std :非规格数flush到0、舍入到最接近的实现的IEEE标准,不带异常;

--fpmode fast : 更积极的优化,可能会有一点精度损失。

一个浮点软链接实现的汇编例子

IMPORT __softfp_cos

BL __softfp_cos

ARMCC fplib浮点运算库

__aeabi_dadd 浮点double类型数据的加法,__aeabi_fdiv 单精度浮点除法。

附录:常见的芯片和VFP配置

Partial reference of SoC and supported ISAs

Manufacturer http://houh-1984.blog.163.com/

SoC

architecture

VFP

SIMD

Notes

Freescale

iMX5x

armv7

VFPv3

NEON

Cortex-A8; NEON only reliable in Tape-Out 3 or above

Nvidia

Tegra2

armv7

VFPv3 D16

none

Marvell

Dove

armv7

VFPv3 D16

iwMMXt

Texas Instruments

OMAP3xxx

armv7

VFPv3

NEON

Cortex-A8

Texas Instruments

OMAP4xxx

armv7

VFPv3

NEON

Cortex-A9

Texas Instruments

OMAP5xxx

armv7

VFPv4

NEON

Cortex-A15 (ARMv7-A) + Cortex-M4 (ARMv7-ME)

Qualcomm

Snapdragon

armv7

VFPv3

NEON[1]

Qualcomm "Scorpion" core

Samsung

S5PC100

armv7

VFPv3

NEON

Cortex-A8

Allwinner

A1x

armv7

VFPv3

NEON

Cortex-A8

本文永久更新链接: http://embeddedlinux.org.cn/emb-linux/entry-level/201904/21-8633.html


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