C6000点滴学习:c6000系列的C代码优化(四)

2019-07-23 14:07发布

四、使用 const可以限定目标优化
         1、源代码:  

  • void fir_fxd1(short input[], short coefs[], short out[])
  • {      int i, j;
  •         for (i = 0; i < 40; i++)
  •     {
  •       for (j = 0; j < 16; j++)
  •             out[i*16+j]= coefs[j] * input[i + 15 - j];
  •    }
  • }

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         2、改编后的代码:  

  • void fir_fxd2(const short input[], const short coefs[], short out[])
  • {
  •    int i, j;
  •         for (i = 0; i < 40; i++)
  •     {
  •       for (j = 0; j < 16; j++)
  •             out[i*16+j]= coefs[j] * input[i + 15 - j];
  •    }

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         3、优化方法说明:  
         C6000编译器如果确定两条指令是不相关的,则安排它们并行执行。  关键字 const可以指定一个变量或者一个变量的存储单元保持不变。这有助于帮助编译器确定指令的不相关性。例如上例中,源代码不能并行执行,而结果改编后的代码可以并行执行。  
         4、技巧:  
         使用 const 可以限定目标,确定存在于循环迭代中的存储器的不相关性。  
         五、 使用内联指令优化算法
         1、源代码:  

  • void vecsum(short *sum, short *in1, short *in2, unsigned int N)
  • {
  •     int i;
  •           for (i = 0; i < N; i++)
  •         sum = in1 + in2;
  • }

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         2、改编后的代码:  

  • void vecsum6(int *sum, const int *in1, const int *in2, unsigned int N)
  • {
  •     int i;
  •         int sz = N >> 2;
  •     _nassert(N >= 20);
  •         for (i = 0; i < sz; i += 2)
  •     {
  •         sum   = _add2(in1  , in2);
  •         sum[i+1] = _add2(in1[i+1], in2[i+1]);
  •     }
  • }

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         3、优化方法说明:  
         源代码中,函数变量的定义是  short *sum, short *in1, short *in2,    改编后的代码函数变量是  int *sum, const int *in1, const int *in2,    整数类型由 16 位改编成 32 位,这时使用内联指令“_add2”一次可以完成两组 16位整数的加法,效率提高一倍。注意这里还使用了关键字 const和内联指令_nassert优化源代码。  
         4、技巧:  
         用内联指令_add2、_mpyhl、_mpylh 完成两组 16 位数的加法和乘法,效率比单纯 16 位数的加法和乘法提高一倍。

         六、if...else...语句的优化  
         实例(一)  
         1、源代码:  
      
  • if (sub (ltpg, LTP_GAIN_THR1) <= 0)
  •     {
  •         adapt = 0;
  •     }
  •     else
  •     {
  •         if (sub (ltpg, LTP_GAIN_THR2) <= 0)
  •         {
  •             adapt = 1;
  •         }
  •         else
  •         {              adapt = 2;
  •         }
  •     }

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       2、改编后的代码:  
   
  •      adapt = (ltpg>LTP_GAIN_THR1) + (ltpg>LTP_GAIN_THR2);

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          实列(二)
         1、源代码:  
   
  • if (adapt == 0)
  •     {
  •         if (filt>5443)
  •         {
  •             result = 0;
  •         }
  •         else
  •         {
  •             if (filt < 0)
  •             {
  •                 result = 16384;
  •             }
  •             else
  •             {
  •                 filt = _sshl (filt, 18)>>16; // Q15
  •                 result = _ssub (16384, _smpy(24660, filt)>>16);
  •             }
  •         }
  •     }
  •     else
  •     {
  •         result = 0;
  •     }

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       2、改编后的代码:  

  •         filt1 = _sshl (filt, 18)>>16;
  •     tmp = _smpy(24660, filt1)>>16;
  •         result = _ssub(16384, tmp * (filt>=0));
  •         result = result * (!((adapt!=0)||(filt>5443)));

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       实例(三)  
         1、源代码:  

  • static Word16 saturate(Word32 L_var1)
  • {
  •   Word16 swOut;
  •     if (L_var1 > SW_MAX)
  •     {
  •         swOut = SW_MAX;
  •         giOverflow = 1;
  •     }
  •         else if (L_var1 < SW_MIN)
  •     {
  •         swOut = SW_MIN;
  •         giOverflow = 1;
  •     }
  •     else
  •         swOut = (Word16) L_var1;        /* automatic type conversion */
  •     return (swOut);
  • }

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       2、改编后的代码:  

  • static inline Word32 L_shl(Word32 a,Word16 b)
  • {
  • return ((Word32)((b) < 0 ? (Word32)(a) >> (-(b)) : _sshl((a),(b)))) ;
  • }

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       3、优化方法说明:  
         如果在循环中出现 if...else...语句,由于 if...else...语句中有跳转指令,而每个跳转指令有5 个延迟间隙,因此程序执行时间延长;另外,循环内跳转也使软件流水受到阻塞。直接使用逻辑判断语句可以去除不必要的跳转。例如在例 1 的源代码最多有两次跳转,而改编后不存在跳转。例 2 和例 3同样也去掉了跳转。  
         4、技巧:
         尽可能地用逻辑判断语句替代 if...else...语句,减少跳转语句。  
         七、数组最小值运算优化  
         1、源程序  

  •   dm = 0x7FFF;
  •         for (j = 0; j < nsiz[m]; j = add(j, 1))
  •     {
  •         if (d[j] <= dm)
  •         {
  •             dm = d[j];
  •             jj = j;
  •         }
  •     }
  •     index[m] = jj;

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       2、优化后的程序  
   
  •      dm0 = dm1 = 0x7fff;
  •             d0  = (Word16 *)&d[0];
  •             d1  = (Word16 *)&d[1];
  •     #pragma MUST_ITERATE(32,256,64);
  •         for (j = 0; j < Nsiz; j+=2)
  •     {
  •         n0 = *d0;
  •         d0 += 2;
  •         n1 = *d1;
  •         d1 += 2;
  •         if (n0 <= dm0)
  •         {
  •             dm0 = n0;
  •             jj0 = j;
  •         }
  •         if (n1 <= dm1)
  •         {
  •             dm1 = n1;
  •             jj1 = j+1;
  •         }
  •     }
  •     if (dm1 != dm0)
  •     {
  •         index[m] = (dm1 < dm0)? jj1:jj0;
  • }
  • else
  •     {
  •        index[m] = (jj1 > jj0)? jj1:jj0;
  •     }

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         3、优化说明  
         求数组的最小值程序,优化时为了提高程序效率在一个循环之内计算 N=1,3,5..和n=2,4,6...的最小值,然后在比较二者的大小以求得整个数组的最小值。  
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