ARM에서 최적화 기법을 이용한 프로그램

소개글

본 과제는 임베디드 환경에서의 최적화에 대한 이해 및 최적화 프로그램의 구현에 중점을 두었다.

목차

Ⅰ. 과제 개요
1.1 소개
1.2 수행 동기 및 목적
1.3 수행 내용
1.4 기술 동향
1.4.1 임베디드 시스템에서 어셈블리

Ⅱ. ARM에서의 최적화 3
2.1 ARM에서의 최적화 방법 3
2.1.1 Local Variable 3
2.1.2 Loop 4
2.1.3 Funtion Argument Type 7
2.1.4 singned vs Unsigned Types 7
2.1.5 Loops with a fixed number of iterations 8
2.1.6 Loops using variable number of iterations 9
2.1.7 Loop Unrolling 10
2.1.8 Register Allocation 12
2.1.9 Pointer alias 15
2.1.10 Structure arrangement 19

Ⅲ. 소수 찾기 프로그램 20
3.1 소수 알고리즘 설명 20
3.2 소수 프로그램 최적화 전 알고리즘 22
3.3 소수 프로그램 최적화 후 알고리즘 24
3.4 소수 프로그램 최적화 방법 설명 25

Ⅳ. DATA의 비트 수 세기 28
4.1 DATA 최적화 전 알고리즘 28
4.2 DATA 최적화 후 알고리즘 29
4.3 DATA 최적화 과정 설명 30

Ⅴ. 결론 33
5.1 활용 방안 및 기대 효과 33
5.2 향후 수행 내용 33
5.3 느낀점 34
부 록

본문내용

Ⅰ. 과제 개요
1.1 소개
본 과제는 임베디드 환경에서의 최적화에 대한 이해 및 최적화 프로그램의 구현에 중점을 두었다.
1.2 수행 동기 및 목적
임베디드 환경에서는 조금이라도 더 빨라야 하기 때문에 최적화가 필요하다. 같은 기능을 하는 프로그램이라도 방법에 따라 더욱 빠르게 실행 시킬 수 있다.
1.3 수행 내용
arm어셈블리어와 리눅스c의 이해 및 최적화를 이해하고 직접 프로그래밍을 최적화하여 시간을 최대로 줄인다.
1.4 기술 동향
1.4.1 임베디드 시스템에서 어셈블리
임베디드 분야에서는 최적화의 요구가 필수적이다. 포스트 PC급의 임베디드 시스템에서는 CPU의 성능(보통 수백 Mhz의 동작 클럭)이나 탑재되는 메모리의 용량(보통 256MB 이상) 등이 상대적으로 여유롭기 때문에 컴파일러가 제공하는 최적화 정도만으로도 별 문제가 없을 수 있다. 그러나 임베디드 프로세서는 이런 포스트 PC급만 있는게 아니다. 8051, PIC, AVR 같은 마이크로 컨트롤러들이 여전히 많이 사용되고 있다. 이런 마이크로 컨트롤러들은 기껏해야 수십 Mhz의 동작 클럭으로 작동하며 내장된 메모리의 크기도 16KB~128KB 정도로 제한되어 있다. 요즘처럼 수백 MB의 메모리를 갖춘 PC에서 프로그램을 개발하는 사람들에게는 수십 KB의 메모리에서 프로그램을 개발해야 된다는 것이 상당한 압박으로 느껴질 수도 있다. 이러한 하드웨어적인 환경의 제약으로 인해 컴파일러 수준의 코드 최적화는 물론이고 소스 코드 수준에서도 최적의 소스 코드를 작성할 필요가 있다.
대부분의 C/C++ 컴파일러들은 syntax는 다소 다를 수 있지만 C/C++ 소스 코드 중간에 어셈블리어를 포함시킬 수 있는 방법을 제공한다. 이런 방법을 통해 별도의 어셈블러를 구동하지 않고도 C/C++ 함수 내에서 어셈블리어의 장점을 활용할 수 있다. 메모리 맵 I/O 장치가 아닌 포트 I/O 장치를 제어하기 위해서는 이런 어셈블리어가 필수다. 또한 이미지 필터링처럼 루프 구조를 통한 픽셀 작업 등의 경우에 레지스터의 활용을 극대화할 수 있는 어셈블리어가 실행 시간을 몇 배 이상 향상시킬 수 있다.

참고 자료

없음