本帖最后由 STM新闻官 于 2024-10-30 11:37 编辑
01 引言
客户在使用 STM32G474 时，希望使用 FPU 进行浮点运算，并最大化其性能。本文从 STM32G474 系统的角度、ARM DSP Lib、编译选项的影响等几个方面探讨如何提升整体性能，并介绍如何使用 KEIL 工具进行测量。
02 STM32G474 FPU 运算性能优化
2.1. STM32G474 系统性能优化STM32G474 使用的是 ARM Cortex-M4 内核（+FPU）。一般代码会放在 FLASH 区，通过 I-Bus 读取。这里 STM32G474 有 FLASH 预取指及 CACHE Line, 无需放入 IRAM 或CCM。因为 Cortex-M4 DSP 指令中没有运算指令与加载指令并行的混合指令，所以数据存放区域及 Bus 的选择理论上对性能的影响不大。如下图 1 所示，可将 FPU 运算数据放在 SRAM1。另外还需尽量避免 SRAM 的并发访问，如使能了 DMA，DMA 传输目的地可以使用 SRAM2，从而减少潜在的 SRAM 并发访问产生的性能下降。应用则需要根据实际情况，合理使用内存区域。
2.2. ARM DSP Lib 的使用
在 ARM DSP 库实现了很多 math 算法，可进行浮点乘加、点积、卷积、FFT、NN 等多种算法 API，可以使用 ARM DSP 库高效使用 FPU。ARM DSP 代码位置如下：
2.3. 示例代码
下面示例代码中对浮点乘法运算进行了测试。用户可以使用 STM32CubeMX 生成STM32G474 KEIL 工程，在 main.c 文件中加入如下示例代码：
__attribute__((section (".TEST_INPUT_A"))) float32_t testInputA[1024] = {0.623234f, 0.799049f, 0.940890f, -0.992092f, 0.212035f, 0.237882f, -1.007763f, -0.742045f,~~ 这里数组使用动态生成的float数据，数据量较大，略-0.417470f, -0.205806f, -0.174323f, 0.217577f, 1.684295f, 0.119528f,0.650667f, 2.080061f};__attribute__((section (".TEST_INPUT_B"))) float32_t testInputB[1024] = {-2.423957f, -0.223831f, 0.058070f, -0.424614f, -0.202918f, -1.513077f, -1.126352f, -0.815002f,
~~ 这里数组使用动态生成的float数据，数据量较大，略 -0.447001f, -0.725993f, 0.354045f, -0.506772f, -2.103747f, -0.664684f, 1.450110f, -0.329805f };
__attribute__((section (".TEST_RESULT_D"))) float32_t testResult[1024];
float32_t* pA;float32_t* pB; float32_t* pR; /* Private user code --------------------------------------------------*/ /* USER CODE BEGIN 0 */ void test_normal_mul(uint32_t kLoops, float32_t* pSrcA, float32_t* pSrcB, float32_t* pResult, uint32_t lenVector) { for (uint32_t j = 0; j < kLoops; j++) { pA = pSrcA; pB = pSrcB; pR = pResult;
for (uint32_t i = 0; i < lenVector; i++) { *pR++ = (*pA++) * (*pB++) ; } } }
#if defined (__FPU_USED) && (__FPU_USED == 1U) /* Use arm dsp lib to test basic operation Multiply, FPU enabled */ void test_arm_math_mul(uint32_t kLoops, float32_t* pSrcA, float32_t* pSrcB, float32_t* pResult, uint32_t lenVector) { for (uint32_t j = 0; j < kLoops; j++) { pA = pSrcA; //Code alignment with the function without FPU pB = pSrcB; pR = pResult;arm_mult_f32(pA, pB, pR, lenVector); } } #endif
/** * @brief The application entry point. * @retval int */ int main(void) { /* MCU Configuration------------------------------------------------*/
/* Reset of all peripherals, Initializes the Flash interface and the Systick. */ HAL_Init();
/* Configure the system clock */ SystemClock_Config();
…
HAL_Delay(100);
/* USER CODE BEGIN 2 */ test_normal_mul(10, testInputA, testInputB, testResult, 1024);test_normal_mul(10, testInputA, testInputB, testResult, 1024);
#if defined (__FPU_USED) && (__FPU_USED == 1U) // Multiply calculation with arm dsp lib test_arm_math_mul(10, testInputA, testInputB, testResult, 1024);test_arm_math_mul(10, testInputA, testInputB, testResult, 1024); #endif
/* USER CODE END 2 */
/* Infinite loop */ /* USER CODE BEGIN WHILE */ while (1) {/* USER CODE END WHILE */
/* USER CODE BEGIN 3 */ } /* USER CODE END 3 */ }
2.4. 工程配置
通过 KEIL 工程 Options / Target, Floating Point Hardware, 确定 FPU On/Off。▲ 图3. KEIL 项目工程 FPU 单精度浮点设置
通过 STM32G474_FPU_TEST.sct 文件配置 Data 存放区域，如下例，将测试数据置于 SRAM2。
RW_IRAM1 0x20000000 0x00014000 { ; RW data.ANY (+RW +ZI) } RW_IRAM2 0x20014000 0x00004000 { *(.TEST_INPUT_A) *(.TEST_INPUT_B) *(.TEST_RESULT_D) } RW_CCM 0x20018000 0x00008000 { }
完成后，进行编译链接，即可进行 STM32G474 FPU 性能的测试。
2.5. 编译选项
本文中我们使用的是 KEIL IDE，设置使用的是 KEIL Compiler V5。为了获得代码最大程度上优化，我们使用了-O3 优化选项，与-Otime（Optimize for Time）结合使用。该组合选项意味着会进行更多代码优化，如循环展开，更激进的函数内联和自动函数内联（-O3 默认使用--autoinline）等，当然副作用是二进制代码大小会有所增加。另外，增加设置 --loop_optimization_level=2 来控制循环展开的优化等级。（注意：--loop_optimization_level=2 选项只能与-O3 -Otime 一起使用。）如果您对 FPU 架构比较熟悉，也可以尝试增加—fpu=fpv4-sp（Cortex-M4F FPU 实现的是 FPv4-SP 浮点运算扩展）等选项，不过一般使用默认即可。▲ 图4. KEIL 工程，编译选项设置
03 使用 KEIL Trace 工具进行测量
3.1. KEIL 工程设置
KEIL 工程下，首先选择工程选项设置，在 Debug 选项页中，右上部使用 Debugger 工具栏中选 Settings，如下图 5 和图 6 设置。注意 KEIL Trace 设置的时钟必须要与实际STM32 使用的系统时钟相一致，如图 6 中，STM32G474 使用了 170MHz 的系统时钟，KEIL Trace 中也要相应设置为 170MHz。▲ 图5. KEIL 工程，Debugger 设置入口▲ 图6. KEIL 工程，Cortex-M Trace 功能设置
运行KEIL debugger，如下图7所示，将断点设置在要测量的语句前及其后，执行代码，当Debugger停在断点时，其状态栏中t1指示的即为当前代码的已执行时间。测试代码起止时间差即为代码执行用时。该Trace功能计时是比较准确的。当然如果您希望掌控更多，也可以通过代码来实现，如增加诸如如下代码：
nStart = DWT->CYCCNT;
~~~需测试执行时间的代码~~~
nStop = DWT->CYCCNT;
然后用(nStop – nStart)/系统时钟，换算成时间即可。（我们这里没有考虑中断，一般测量前需要禁用中断） ▲ 图7. KEIL 工程，Debug 模式下 Trace 程序执行时间
3.2. 测试结果
下表列出了STM32G474 10K次 浮点“乘”用时统计。▲ 表1. STM32G474 10K 次 浮点“乘”用时统计表
FPU 核心汇编代码的比较，见图8和图9。▲ 图8. 使用--loop_optimization_level=2 编译选项的常规代码汇编 ▲ 图9. ARM DSP 库 arm_mult_f32 函数汇编
使用loop_optimization_level=2, 常规代码使用KEIL compiler V5编译结果与arm DSP Lib 的核心汇编基本相同。如果不使用loop_optimization_level=2编译选项，则可以看到其主要区别在于KEIL Compiler V5 与ARM库对loop的unroll 处理程度不同。在实际应用时，需要根据应用自身需求判断是否需要使用ARM DSP Lib，基本上ARM DSP Lib是很高效的。
04 小结
本文介绍了使用 STM32G474 FPU 进行浮点运算，从系统的角度、ARM DSP Lib、编译选项的影响等几个方面探讨如何提升整体性能，并介绍了如何利用 KEIL Trace 工具进行测量。以供在系统性能方面有需求的客户参考借鉴。▼▼▼
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