除法的优化



大多数的处理器硬件上并不支持。但上提供了以下几个选项来实现


(Floating-PointAccelerator):上提供了一组协处理器指令专门实现浮点运算。但这需要硬件支持,具体某一处理器上是否有协处理器支持,可以查看ARM相关手册。

·浮点运算仿真(FPE):使用软件仿真了协处理器的执行。

·浮点运算库(FPLib):使用ARM的浮点运算库函数实现程序中的浮点运算操作。这就意味着C编译器要把每一个浮点操作转换成一个子程序调用。C库中的子函数使用整型运算来模拟浮点操作。这些代码是用高效的汇编语言编写而成的。尽管如此,浮点运算执行起来还是要比相应整型运算慢得多。

注意

Thumb指令不支持协处理器指令,所以在Thumb状态下实现浮点运算,只能调用ARM浮点运算库。

为了在ARM上高效地实现浮点运算,请遵循以下规则。

·避免使用浮点除法运算。通常情况下,除法运算的执行速度是普通加法或乘法运算速度的1/2。在无法避免除法的情况下,尽量使除法的除数为常数。如,x=x/3.0,可将其变为x=x*(1.0/3.0)。这样除数为常数(1.0/3.0),该值在编译阶段由编译器计算。

·使用float型代替double型。float型要比double使用更少的内存和寄存器。

·避免使用三角函数功能。实现三角函数功能,如sin、cos,使用了大量的乘加运算,它的运算速度大约是普通乘法运算的十倍。

·当编译器处理浮点运算操作时,由于精度的影响很多优化不能实现。比如,表达式3*(x/3),编译器不能判断其值和x是等价的。所以在使用浮点运算表达式时,最好先人工的做一些必要的优化


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ARM中用乘法代替除法的优化


ARM在硬件上不支持除法指令,编译器是通过调用C库函数来实现除法运算的,有许多不同类型的除法程序来适应不同的除数和被除数。但直接利用C库函数中的标准整数除法程序,根据执行情况和输入操作数的范围,要花费20~100个周期,消耗较多的软件运行时间。在实时嵌入式应用中,对时间参数较为敏感,故可以考虑如何优化避免除法消耗过多的CPU运行时间。

  除法和模运算(/和%)执行起来比较慢,所以应尽量避免使用。但是,除数是常数的除法运算和用同一个除数的重复除法,执行效率会比较高。在ARM中,可以利用单条MUL指令实现乘法操作。本文将阐述如何用乘法运算代替除法运算,以及如何使除法的次数最少化。

  1 避免除法运算

  在非嵌入式领域,因为CPU运算速度快、存储器容量大,除法操作通常都是不加考虑直接使用的。但在嵌入式领域,首先需要考虑的是这些除法操作是否是必须的。以对环形缓冲区操作为例,经常要用到除法,其实完全可以避免这些除法运算。

  

 

  假定有一个buffer_size大小的环形缓冲区,如图1所示,offset指定目前所在的位置。通过increment字节来增加offset的值,一般是这样写的:

  0ffset=(Offset+increment)%buffer_size;

  效率更高的写法是:

  offset+=increment;

  if(offset>=buffer_size){

  offset-=buffer_size;

  }

  第一种写法要花费50个周期,而第二种因为没有除法运算,只须花费3个周期。这里假定increment

  如果不能避免除法运算,那么就应尽量使除数和被除数是无符号的整数。有符号的除法程序执行起来更加慢,因为它们先要取得除数和被除数的绝对值,再调用无符号除法运算,最后再确定结果的符号。

  2 充分利用商和余数

  许多C语言库中的除法函数返回商和余数。换句话说,每一个除法运算,余数是可以无偿得到的,反之亦然。例如,要在屏幕缓冲区找到偏移量为offset的屏幕位置(x,y),可以这样写:

  typeclef struct{

  int x;

  int y;

  }point;

  point getxy_v1(unsigned int offset,unsigned int bytes_per_line){

  point p;

  p.y=offset/lt)ytes_per_line;

  p.x=offset - p.y* bytes_per_line;

  return p;

  }

  这里,似乎对p.x使用减法和乘法,少了一次除法运算;但是,实际上使用模运算或者取余操作效率更高,对getxy_v1改进如下:

  point getxy_v2(unsigned int offset,unsigned int bytes_per_line){

  point P;

  P.x=offset%bytes_per_1ine;

  P.y=offset/bytes_per_line;

  return P;

  }

  从下面编译器的输出结果可以看到,只有一次除法调用。实际上,这个程序要比前面的getxy_vl少4条指令(注意,并不是对所有的编译器和C库都有这样的结果)。

  getxy_v2

  STMFD r13!,{r4,r14};保存r4,lr人堆栈

  MOV r4,r0 ;赋值后r4保存的为点P基址

  MOV r0,r2 ;r0=bytes_per_line

  BL rt_udiv ;调用无符号除法例程

  (r0.;r1)=(rl/r0,rl%r0)

  STR r0,[r4,#4] ;P.y=offset/bytes_per_line

  STR rl,[r4,#o] ;P.x=offset%bytes_per_line

  LDMFD r13!,(r4,pc);恢复上下文,返回

  3 把除法转换为乘法

  在程序中,同一个除数的除法经常会出现很多次。在前面的例子中,bytes_per_line的值在整个程序中都是固定不变的。又如3到2笛卡尔坐标变换,其中就使用了同一个除数两次:

  (x,Y,x)→(x/z,y/z)

  这种情况下,使用cache指令中的值1/z,并使用1/z的乘法来代替除法运算,效率会更高。另外,要尽可能使用int类型的运算,避免使用浮点运算。

  下面将更加偏重于从数学和理论的角度分析,把重复除法转换成乘法运算。

  下面来区分精确数学意义上的除法和整型除法运算:

  n/d,即整数n被分成整数d份,结果趋向于O(与C语言相同);

  n%d,即n被d除之后的余数,就是n--d(n/d);

  n/d=n·d-1,即真正数学意义上的n被d除。

  当使用整型除法时,最容易估算d-1值的方法是计算232/d。然后,就可以估算n/d为:

  (n(232/d))/232 (1)

  在执行n的乘法时,需要精确到64位。对于这种方法,会出现如下问题:

  为了计算232/d,由于一个unsigned int类型的数据放不下232,编译器要使用64位long long类型的数,而且必须指定除法为(1 ull<<32)/d。这种64位的除法比32位的除法执行起来要慢得多。

  如果d碰巧是1,那么232/d就不再适合于un—signed int数据类型。

  上面的做法似乎很好,而且解决了这两个问题。那么,再来看一下用(232一1)/d代替232/d。 令

  s=0xffffffff ul/d (2)

  

 

  以上n/d-2,q,n/d+1为整数值,所以可得q=n/d或q=(n/d)一1,即初步估计的结果q与正确值n/d有可能存在偏差1。可以发现,通过计算余数r=n—q·d(O≤r<2d)是比较容易的。下面的代码纠正了这个结果:

  r=n--q*d;/*初步估计结果余数r的范围为O≤r<2d*/

  if(r>=d){/*若需要校正*/

  r-=d;/*校正r,使O≤r

  n++;/*相应商加1进行校正*/

  } /*得正确结果q=n/d和r=n%d*/

  下面给出一个实例,用上面的算法完成了N个元素的数组被d除。首先,计算上面所说的s值,然后用乘以5来代替每个被d除的除法。64位的乘是很容易实现的,因为ARM中有一条指令UMULL,可以进行2个32位数相乘,给出一个64位的结果。

  void scale(

  unsigned int*dest; /*目的数据*/

  unsigned int*src; /*源数据*/

  unsignedInt d; /*分母d*/

  urlslglaedInt N;) /*数据长度*/

  {

  unsigned int s=0xFFFFFFFFu/d;

  do{

  unsigned int n,q,r;

  n=*(src++);

  q=(urtslgrted int)(((unsined tong long)n*s)>>32);

  r=n*d;

  if(r>=d){ /*若需要对商进行校正*/

  q++;

  }

  *(dest++)=q;

  }while(--N);

  }

  这里假定除数和被除数都是32位的无符号整数。当然,使用32位乘法进行16位的无符号数计算,或者使用1 28位乘法进行64位数计算,运算规则是一样的。可以为特定的数据选择最窄的运算宽度。如果数据是16位的,那么就设置s=(216一1)/d,然后用标准的整型乘法来求值q。

  4 结论

  如果不能避免除法运算,那么应尽可能使用除法程序同时产生商n/d和余数n%d的好处。对于重复对一除数d的除法.预先计算好s=(2k一1)/d,用乘以s的2k位乘法来代替除以d的k位无符号整数除法,可大大减少由于直接使用除法操作引入的指令周期数。


<think>首先,用户的问题是:“我想优化M0架构下的除法运算 请问ARM Cortex-M0 除法运算优化方法”。这涉及到ARM Cortex-M0架构的除法运算优化。 从系统指令中,我知道: - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 参考的引用: - 引用[1]: ARM Cortex-M0+ 是低功耗、高性能的微控制器核心,用于嵌入式系统。Cortex-M0+ 是 ARMv6-M 架构的扩展。 - 引用[2]: Cortex-M0的ARM架构为ARMv6-M,冯诺依曼架构,包含Thumb和Thumb-2子集,硬件乘法为1或32个周期,无硬件除法,无饱和数运算,无DSP扩展,无浮点。 - 引用[3]: 关于Cortex-M0的特性,包括低功耗、高效等。 关键点:引用[2]明确指出Cortex-M0无硬件除法,这意味着除法运算必须通过软件实现,这可能会慢。因此,优化除法运算很重要。 我的回答需要: 1. 解释Cortex-M0的除法限制。 2. 提供优化方法。 3. 结构清晰,逐步引导。 4. 使用中文。 5. 生成相关问题。 6. 添加引用标识。 ### 回答结构 - **引言**:简述Cortex-M0的除法特性。 - **问题分析**:为什么除法慢。 - **优化方法**:列出几种方法。 - **示例代码**:如果有,提供代码(使用代码块)。 - **总结**。 - **相关问题**:生成3-5个相关问题。 ### 优化方法 由于无硬件除法除法是通过软件库实现的。常见优化方法: 1. **使用移位和加法**:对于特定除法(如除以2的幂),用右移。 2. **近似算法**:如牛顿-拉弗森方法。 3. **查表法**:对于小范围除数,使用预计算表。 4. **避免除法**:在可能的情况下,用乘法代替。 5. **编译器优化**:使用编译器选项和内联汇编。 引用[2]说“无硬件除法”,所以确认软件实现。 ### 数学表达式 - 如果有数学公式,如牛顿-拉弗森方法,使用$...$或$$...$$。 - 例如:牛顿-拉弗森迭代公式:$x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}$,但用于除法,可以简化。 ### 引用 在回答中,当提到引用内容时,添加[^1], [^2], [^3]。 例如: - 根据引用[2],Cortex-M0无硬件除法支持[^2]。 ### 生成相关问题 在结尾,添加“§§相关问题§§”部分,列出3-5个问题。 例如: 1. Cortex-M0的其他运算优化方法? 2. 如何减少除法运算在嵌入式系统中的功耗? 3. Cortex-M0与Cortex-M0+在除法优化上的区别? ### 完整回答 **回答:** ARM Cortex-M0 是一款基于 ARMv6-M 架构的微控制器核心,以其低功耗和高效率著称。然而,根据引用[2],Cortex-M0 没有硬件除法器,这意味着除法运算必须通过软件库实现,这可能导致性能瓶颈[^2]。因此,优化除法运算对于提升系统性能至关重要。 #### 为什么除法运算慢? - Cortex-M0 使用 Thumb 指令集,除法操作需要多个指令周期。 - 软件除法通常涉及循环或复杂算法,增加了执行时间。 #### 优化方法 以下是几种针对 Cortex-M0 的除法运算优化方法: 1. **使用移位操作代替除法**: - 对于除以 2 的幂次方(如除以 2、4、8 等),使用右移指令。例如,除以 2 可以用 `ASR` 指令实现。 $$ \text{result} = \text{dividend} >> n \quad \text{其中} \, 2^n \, \text{是除数} $$ - 这比一般除法快得多。 2. **采用近似算法**: - 牛顿-拉弗森方法可以用于快速除法。例如,对于倒数计算: - 初始化 $x_0$ 为除数的近似倒数。 - 迭代:$x_{n+1} = x_n \times (2 - d \times x_n)$,其中 $d$ 是除数。 - 然后,乘法:$quotient = dividend \times reciprocal$。 - 这需要浮点支持,但 Cortex-M0 无浮点单元,因此需用定点数实现。 3. **查表法(Lookup Table)**: - 对于固定或小范围的除数,预计算倒数表。 - 例如,如果除数范围小,存储 $1/d$ 的值在表中。 - 使用时,直接查表并乘以被除数。 - 这节省了计算时间,但增加了内存开销。 4. **避免除法或简化表达式**: - 在算法中,尽量减少除法次数。 - 例如,用乘法代替:$a / b = a \times (1/b)$,如果 $1/b$ 可预先计算。 - 在循环中,将除法移出循环。 5. **编译器优化和内联汇编**: - 使用编译器选项如 `-O2` 或 `-O3` 来优化代码。 - 编写内联汇编代码,手动优化关键部分。 - 例如,在 CMSIS 库中,有优化过的除法函数。 #### 示例代码 以下是一个简单的移位优化示例(C 语言): ```c // 优化除以 8 uint32_t divide_by_8(uint32_t num) { return num >> 3; // 右移 3 位,相当于除以 8 } ``` 对于一般除法,可以使用 CMSIS 库的函数: ```c #include <arm_math.h> int32_t result = __SDIV(dividend, divisor); // 有符号除法 ``` #### 总结 优化 Cortex-M0 的除法运算主要依赖于软件技巧,如移位、近似算法和查表。结合编译器优化,可以显著提升性能。由于 Cortex-M0 的低功耗特性,这些优化还能帮助减少能耗[^1][^3]。 §§相关问题§§ 1. Cortex-M0 中如何优化乘法运算? 2. 在嵌入式系统中,如何平衡除法优化和内存使用? 3. Cortex-M0+ 在除法运算上有什么改进? 4. 有哪些常见的嵌入式库用于优化 ARM 架构的数学运算? 5. 如何测试除法运算优化后的性能提升?</think>### ARM Cortex-M0 除法运算优化方法 ARM Cortex-M0 是一款基于 ARMv6-M 架构的低功耗微控制器核心,广泛应用于嵌入式系统。根据引用[2],Cortex-M0 **无硬件除法器**,除法运算必须通过软件实现,通常需要 10-100+ 个指令周期,远慢于硬件支持的运算(如乘法仅需 1-32 周期)[^2]。这可能导致性能瓶颈,尤其在实时性要求高的场景。以下是针对 Cortex-M0 的除法优化方法,结合软件技巧和架构特性逐步实现性能提升。 --- #### 步骤 1: 理解除法运算的瓶颈 - **为什么慢?** Cortex-M0 使用 Thumb/Thumb-2 指令集,除法需通过迭代算法(如恢复除法或牛顿法)实现,无法单周期完成。例如,32 位整数除法可能需要 20-50 个周期[^2]。 - **关键约束**: - 无硬件除法单元(引用[2]明确说明)[^2]。 - 冯·诺依曼架构限制了内存访问效率[^2]。 - 低功耗设计优先能效,而非复杂运算速度[^1][^3]。 #### 步骤 2: 基础优化方法(软件层面) 1. **移位代替除法** - 适用场景:除数为 2 的幂次方(如 2、4、8)。 - 原理:用右移指令(`ASR` 或 `LSR`)替代除法,操作仅需 1 周期。 $$ \text{结果} = \text{被除数} \gg n \quad (n = \log_2(\text{除数})) $$ - 示例代码(C 语言): ```c // 除以 8(2^3) uint32_t fast_div_8(uint32_t num) { return num >> 3; // 单周期操作 } ``` 2. **乘法代替除法** - 适用场景:除数固定或可预计算倒数。 - 原理:计算 $a / b = a \times (1/b)$,其中 $1/b$ 预先存储。 - 定点数优化:用整数表示倒数(如 $1/b \times 2^k$),结果右移 $k$ 位。 - 示例:若 $b=3$,预计算 $inv = (1/3) \times 2^{16} \approx 21845$,则 $a / 3 \approx (a \times inv) \gg 16$。 - 优势:乘法在 Cortex-M0 仅需 1-32 周期,远快于除法[^2]。 3. **查表法(Lookup Table)** - 适用场景:除数范围小(如有限个固定值)。 - 原理:预计算倒数表存储于 ROM/RAM,直接查表避免实时计算。 ```c const uint32_t inv_table[] = {0, 32768, 16384, 10922, ...}; // 1/b * 2^15 uint32_t fast_div(uint32_t a, uint32_t b) { if (b == 0) return 0; // 错误处理 return (a * inv_table[b]) >> 15; } ``` - 内存权衡:牺牲少量 ROM 换取速度提升,适合资源受限系统[^3]。 #### 步骤 3: 高级算法优化 1. **牛顿-拉弗森迭代法(Newton-Raphson)** - 适用场景:高精度或浮点仿真需求。 - 原理:通过迭代快速逼近倒数。核心公式: $$ x_{n+1} = x_n \times (2 - d \times x_n) $$ 其中 $d$ 为除数,$x_n$ 为倒数近似值。迭代 2-3 次即可达高精度。 - Cortex-M0 实现: - 用定点数避免浮点开销(Cortex-M0 无浮点单元[^2])。 - 初始化 $x_0$ 可通过查表加速。 ```c uint32_t newton_div(uint32_t a, uint32_t d) { uint32_t x = inv_table[d]; // 初始近似值 x = x * (2 - d * x); // 第一次迭代 x = x * (2 - d * x); // 第二次迭代(可选) return a * x; // 结果需右移定点缩放因子 } ``` 2. **避免除法指令** - 编译器优化:启用 `-O3` 编译选项,编译器自动替换部分除法为移位或乘法。 - 内联汇编:手动优化关键循环,例如用汇编实现定制除法。 ```c __asm uint32_t optimized_div(uint32_t a, uint32_t b) { MOV R2, #0 // 初始化商 MOV R3, #32 // 循环计数器 loop: LSLS R0, #1 // 左移被除数 ADCS R2, R2 // 带进位左移商 CMP R2, R1 // 比较商和除数 IT HS // 条件执行 SUBHS R2, R1 // 若商≥除数,则减去除数 SUBS R3, #1 // 计数器减1 BNE loop // 循环 MOV R0, R2 // 返回结果 BX LR } ``` #### 步骤 4: 系统级优化 - **功耗管理**: Cortex-M0 的低功耗特性(引用[3])允许在空闲时降频,但除法运算期间应保持较高时钟频率以减少计算时间[^1][^3]。 - **库函数利用**: 使用 CMSIS-DSP 库的优化函数(如 `arm_divide_q31`),其针对 Cortex-M 系列优化除法逻辑。 - **算法重构**: - 在循环外预先计算倒数。 - 用不等式替代除法(如 $a > b*c$ 代替 $a/b > c$)。 --- ### 总结 优化 Cortex-M0 除法运算的核心是**规避软件除法指令**,优先使用移位、乘法、查表或迭代算法。关键点包括: - 移位法:适合 2 的幂次方除数,零开销。 - 乘法/查表法:适合固定除数,速度提升 5-10 倍。 - 牛顿法:高精度需求,迭代 2-3 次即可。 - 结合 Cortex-M0 的低功耗设计,优化后能显著提升能效比[^1][^3]。
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