iOS中的armv6、armv7、armv7s含义详解

【ARM Cortex-M 系列 3 番外篇 -- ARMv6, ARMv7, ARMv8, ARMv9 架构差异及精简指令集 与 复杂指令集 介绍】 属于这两种类中的各种架构之间最大的区别,在于它们的设计者考虑问题方式的不同。指令集:CISC的指令集更复杂,包含大量的复杂和专门的指令,例如,一条指令可能就能完成数据的加载、运算和存储等多个操作。而RISC的每条指令设计为在一个时钟周期内完成,这样可以简化硬件设计,提高指令的执行效率。浮点和 SIMD 支持:ARMv8 改进了浮点和 SIMD 的支持,它包括新的浮点运算指令和为多媒体和数据处理优化的新 SIMD 指令。,例如,它支持更多的物理地址和更大的虚拟地址空间。,提高了在虚拟环境中运行应用的性能。 阅读详情

Arm处理器,因为其低功耗和小尺寸而闻名,几乎所有的手机处理器都基于arm,其在嵌入式系统中的应用非常广泛,它的性能在同等功耗产品中也很出色。

 

Armv6、armv7、armv7s、arm64都是arm处理器的指令集,所有指令集原则上都是向下兼容的,如iPhone4S的CPU默认指令集为armv7指令集,但它同时也兼容armv6指令集,只是使用armv6指令集时无法充分发挥其性能,即无法使用armv7指令集中的新特性,同理,iPhone5的处理器标配armv7s指令集,同时也支持armv7指令集,只是无法进行相关的性能优化,从而导致程序的执行效率没那么高。

 

需要注意的是iOS模拟器没有运行arm指令集,编译运行的是x86指令集,所以,只有在iOS设备上,才会执行设备对应的arm指令集。

 

目前为止Apple移动设备默认指令集(2014.8.22)

-------------------------------------------------------------------------------------

armv6 设备: iPhone, iPhone2, iPhone3G, 第一代、第二代 iPod Touch

armv7设备: iPhone3GS, iPhone4, iPhone4S

                     iPad, iPad2, iPad3(The New iPad), iPad mini

                     iPod Touch 3G, iPod Touch4

armv7s设备: iPhone5, iPhone5C,iPad4(iPad with Retina Display)

arm64 设备: iPhone5S+, iPad Air, iPad mini2(iPad miniwith Retina Display)

-------------------------------------------------------------------------------------

Architectures:     

指明选定Target要求被编译生成的二进制包所支持的指令集支持指令集是通过编译生成对应的二进制数据包实现的,如果支持的指令集数目有多个,就会编译出包含多个指令集代码的数据包,从而会造成最终编译生成的包很大。

 

Valid Architectures:

指明可能支持的指令集并非Architectures列表中指明的指令集都会被支持,ValidArchitectures限制可能被支持的指令集的范围,即ValidArchitectures和Architectures列表的交集,才是XCode最终生成二进制包所支持的指令集。

 

比如,将Architectures支持arm指令集设置为:armv7,armv7s,对应的Valid Architectures的支持的指令集设置为:armv7s,arm64,那么此时,XCode生成二进制包所支持的指令集只有armv7s。 

 

Build Active Architecture Only:

指明是否只编译当前连接设备所支持的指令集

该选项起作用的条件有两个,必须同时满足才会起作用:

1. 其值设置为YES

2. XCode成功连接调试设备

假定我们将Build Active ArchitectureOnly值设置为YES,同时XCode连接上手机iPhone5S(匹配指令集arm64)

 

1. 第一种情况

Architectures:  armv7, armv7s, arm64

ValidArchitectures:  armv6, armv7s, arm64

生成二进制包支持的指令集: arm64 

 

2. 第二种情况

Architectures: armv6, armv7, armv7s

Valid Architectures:  armv6,armv7s, arm64

生成二进制包支持的指令集: armv7s 

 

3. 第三种情况

Architectures:  armv6, armv7

Valid Architectures: armv6, armv7s, arm64

生成二进制包支持的指令集: armv7

 

4. 第四种情况

Architectures: armv6

Valid Architectures: armv6, armv7s, arm64

生成二进制包支持的指令集:虽然编译成功了,但是并没有任何目标生成, 因为从XCode4.5开始,就不再支持armv6指令集,所以列表中写了也是白写。

 

5. 第五种情况

Architectures: armv7, armv7s, arm64

Valid Architectures: armv7,armv7s

生成二进制包支持的指令集: 编译出错信息

  1. No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=arm64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s) 

可以看出:当Build Active Architecture Only起作用时:

连接的手机指令集匹配是由高到低(arm64 > armv7s > armv7)依次匹配的。

 

如连接手机为iPhone5S,其默认指令集为arm64,若Architectures列表为armv7,armv7s,则会选取armv7s指令集为目标指令集,如果此时Valid Architectures列表中包含该指令集,则成功生成的二进制包只支持armv7s指令集,若alid Architectures列表不包含此指令集,则编译将会出错:

  1. No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=armv7s, VALID_ARCHS=armv7 arm64) 

 

同样的,若Architectures列表为armv7,则会选取armv7作为目标指令集,若Valid Architectures列表中包含了armv7指令集,则能够成功生成二进制包,其支持的指令集只有armv7,若Valid Architectures列表中不包含armv7,则编译失败。

建议:通常Debug模式设置值为Yes,Release模式设置为No


如果引用到第三方的库,以前在iphone4s下编译没有问题,但是换成iphone5之后,提示:
Undefined symbols for architecture armv7s:
"_OBJC_CLASS_$_AMapView", referenced from:
objc-class-ref in libMAMapKit.a(MAMapView.o)
ld: symbol(s) not found for architecture armv7s
大体意思是:引用自XX.a静态库的XX类不支持armv7s指令

具体设置参考:http://blog.youkuaiyun.com/sky_2016/article/details/39737279


iOS App瘦身注意armv7 armv7s arm64 iOS App 瘦成除了平常的ya'suo 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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