C6000点滴学习：c6000系列的C代码优化(四)

只看该作者 · 2016-3-31 13:49

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。

只看该作者 · 2016-3-31 19:15

使用const限定目标优化

C6000点滴学习：c6000系列的C代码优化(四)

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