本文關(guān)鍵詞：面向嵌入式處理器的編譯優(yōu)化技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 嵌入式處理器 代碼密度 編譯優(yōu)化 常量池 多內(nèi)存訪問指令

【摘要】：隨著嵌入式系統(tǒng)對內(nèi)存空間需求的增大,程序的代碼密度也逐漸成為掣肘嵌入式設(shè)備發(fā)展的關(guān)鍵因素。代碼密度是衡量可執(zhí)行文件占用內(nèi)存空間大小的重要參數(shù),它不僅取決于編譯器的優(yōu)化算法,還與處理器的指令集有著密切相關(guān)的聯(lián)系。例如,相比于32位的ARM指令,X86上的程序往往具備更高的代碼密度。此外,代碼密度的提升可以增加緩存和帶寬的利用率、降低功耗,進而提升最終的性能。基于此,本文從以下兩方面展開研究：1.地址立即數(shù)編譯優(yōu)化針對某些地址常量的相似性,本文提出了拆分-共享的優(yōu)化策略。首先對地址常量進行拆分,提取出常量的基址部分,以此達到降低常量數(shù)量的目的；其次對函數(shù)間的常量池進行相似度分析,對具備公共常量的相鄰函數(shù)進行常量池合并,必要的話重新調(diào)整函數(shù)的順序,實現(xiàn)在多個函數(shù)之間實現(xiàn)常量池共享。2.多內(nèi)存訪問指令優(yōu)化傳統(tǒng)的多內(nèi)存訪問算法SOLVEMMA采取了有向圖模型,并在最優(yōu)路徑的選取過程中標注節(jié)點的方向?qū)傩�。它的產(chǎn)生源于DSP中的SOA算法,并不完全符合當今嵌入式處理器的應用場合。本文提出更為簡潔的無向圖訪問模型,并結(jié)合分類排序的思想大幅度降低排序的計算復雜度。最后,文章借助GCC的編譯框架,將優(yōu)化算法得以實施。實驗表明,與原始的優(yōu)化方法相比,文章提出的算法對代碼密度有著普遍地提升效果。
【關(guān)鍵詞】：嵌入式處理器 代碼密度 編譯優(yōu)化 常量池 多內(nèi)存訪問指令
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP332
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 研究內(nèi)容16-17
• 1.4 章節(jié)安排17-18
• 第2章 GCC架構(gòu)簡介18-32
• 2.1 引言18-20
• 2.2 GCC中間表示語言20-27
• 2.2.1 GIMPLE表達式20-21
• 2.2.2 RTL表達式21-23
• 2.2.3 代碼優(yōu)化技術(shù)23-27
• 2.3 后端機制27-28
• 2.4 工作流程28-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 針對地址立即數(shù)的編譯優(yōu)化32-44
• 3.1 引言32-33
• 3.2 常量池生成算法33-36
• 3.2.1 常量池的產(chǎn)生背景33-34
• 3.2.2 常量池管理算法34-36
• 3.3 改進的常量池算法36-43
• 3.3.1 常量拆分36-37
• 3.3.2 常量共享37-39
• 3.3.3 算法實現(xiàn)39-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第4章 多內(nèi)存訪問指令編譯優(yōu)化44-53
• 4.1 多內(nèi)存訪問指令44-45
• 4.2 多內(nèi)存訪問指令優(yōu)化算法45-49
• 4.2.1 簡單賦值算法45-47
• 4.2.2 多內(nèi)存訪問指令算法47-49
• 4.3 多內(nèi)存訪問指令算法改進49-52
• 4.3.1 去除方向?qū)傩?/span>49-50
• 4.3.2 對邊進行歸類排序50-51
• 4.3.3 改進型算法偽代碼51-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 第5章 實驗及結(jié)果分析53-61
• 5.1 實驗環(huán)境53
• 5.2 編譯優(yōu)化效果演示53-56
• 5.3 實驗數(shù)據(jù)分析56-60
• 5.3.1 驅(qū)動類程序測試56-57
• 5.3.2 通用性測試57-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第6章 結(jié)束語61-62
• 參考文獻62-65
• 科研成果65

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本文編號：1009601