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我正在使用一个在学术项目中使用此函数的简单代码:
void calculateDistanceMatrix(const float data[M][N],
float distance[M][N]) {
float sum = 0.0;
for(int i = 0; i < M; i++) {
for(int j = i+1; j < M; j++) {
for(int k = 0; k < N; w++) {
sum += (data[i][k] - data[j][k]) *
(data[i][k] - data[j][k]);
}
distance[i][j] = sum;
distance[j][i] = sum;
distance[i][i] = 0.0;
sum = 0.0;
}
}
}
我的代码应该只对“数据”执行这个简单的矩阵运算,并用结果填充“距离”矩阵。然而,在我的学术项目中,我对编译器如何为我正在使用的 ARM 架构优化这些 vector 操作感兴趣。编译的命令行包含以下内容:
arm-none-eabi-gcc <flags> <my_sources> -mcpu=cortex-a9 -mfpu=vfpv3 -mfloat-abi=hard <more_flags>
我的程序旨在在嵌入式 Xilinx Zynq-7000 设备中运行,其架构包括用于 vector 操作的 NEON 优化指令集(在 this nice presentation 中描述)
我必须在使用和不使用编译器优化的情况下跟踪“calculateDistanceMatrix”函数中 vector 运算的执行性能。我注意到程序集输出包括用于 vector 加载和存储操作的共享 NEON 和 VFP 指令(详见 ARM's Assembler Reference for Version 5.0 ):
ecf37a01 vldmia r3!, {s15}
ecf26a01 vldmia r2!, {s13}
e1530000 cmp r3, r0
ee777ae6 vsub.f32 s15, s15, s13
ee077aa7 vmla.f32 s14, s15, s15
1afffff9 bne 68 <calculateDistanceMatrix+0x48>
eca17a01 vstmia r1!, {s14}
我找不到一种方法来编译此代码,以便不使用这些优化指令。
您知道可以避免这些指令的任何编译配置或代码技巧吗?感谢在此问题上的任何帮助。
最佳答案
您引用的指令不是 vector 运算:vsub.f32 s15、s13、s15
这是一个简单的 32 位浮点减法。你可以通过使用32位形式的S寄存器和指令中的.f32
后缀来判断
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