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];
}
}
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];
}
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;
}
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]);
}
}
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。
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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);
}
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)))) ;
}
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。
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;
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;
}
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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