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C算法

ADI SHARC C/C++ 编译器指令优化

ADI SHARC 处理器在 C/C++ 开发中的指令优化方法。涵盖流水线依赖条件(如迭代依赖、内存对齐、ASM 语句限制),以及多种编译器预处理指令,包括循环展开、向量化、内联控制、内存段指定及异常表生成等。通过合理使用 #pragma 指令,可提升代码运行速度并优化空间占用。

HadoopMan发布于 2026/3/26更新于 2026/10/2687K 浏览

ADI SHARC C/C++ 编译器指令优化

流水线依赖条件

  1. 代码无法使用内联函数调用。
  2. 迭代之间有依赖关系,如 N+1 的操作依赖 N 中的操作。
  3. 不能确定输入和输出缓冲区指针不会指向同一数组。
  4. 处理器外部内存不支持 SIMD 访问。
  5. 代码包含 asm 语句:编译器无法知道 asm 语句执行的指令,因此无法自动判断这些指令在 SIMD 模式下是否安全。除非使用 -annotate-loop-instr 开关告诉编译器某条 asm 语句在 SIMD 模式下是安全的(具体说明见 -asms-safe-in-simd-for-loops)。

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优化指令

循环与向量化控制

  • #pragma SIMD_for
    • 必须在 for、while 或 do...while 中使用。
    • 要求连续迭代中内存不会相互混叠。
    • 环形缓存必须是偶数个元素,指针初始值必须对齐。
  • #pragma all_aligned
    • 适用于后续循环,所有指针变量双字节对齐。
    • 后面可跟一个参数,代表指定 n 次迭代后参数对齐。
  • #pragma loop_count(min, max, modulo)
    • 描述循环迭代最小值、最大值,并且是 modulo 的倍数。
  • #pragma loop_unroll N
    • 将代码循环展开 N 次。
  • #pragma no_alias
    • 下面的循环中加载或者存储操作不会引用彼此相同的内存。
  • #pragma vector_for
    • 编译器认为循环所有迭代可以相互并行运行。

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性能与空间优化

  • #pragma optimize_for_speed
    • 提高代码运行速度高于减少代码大小。
  • #pragma optimize_for_space
    • 优先减少代码大小。
  • #pragma alignment_region(2) / #pragma alignment_region_end
    • 定义对齐区域。

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精度与内联控制

  • #pragma FX_CONTRACT {ON|OFF}
    • 当开启时,中间结果没有存储回命名变量,编译器会将中间结果保持在比 ISO/IEC C 报告 18037 要求的更高精度,能够生成更高效的代码。
  • #pragma inline
  • #pragma never_inline
  • #pragma always_inline

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核绑定与内存管理

  • #pragma core
    • 指定代码在那个核。
  • #pragma compatible_pm_dm_params
    • 将 pm 和 dm 限定的指针视为赋值兼容。
  • #pragma section / #pragma default_section
    • 指定变量在哪个段。

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下面函数默认是用 40bit 精度进行计算的。

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内存定义

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异常处理

  • #pragma generate_exceptions_tables
    • 使用此 pragma 的替代方法是使用 -eh(启用异常处理)选项编译 C 文件,对于 C 文件来说,这相当于在每个函数定义之前使用该 pragma。

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ASM 约束表

asm() 操作数约束表字母和寄存器对应关系。

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参考

cces-SharcCompiler-manual.pdf

目录

  1. ADI SHARC C/C++ 编译器指令优化
  2. 流水线依赖条件
  3. 优化指令
  4. 循环与向量化控制
  5. 性能与空间优化
  6. 精度与内联控制
  7. 核绑定与内存管理
  8. 内存定义
  9. 异常处理
  10. ASM 约束表
  11. 参考

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