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  • nvcc编译目标GPU指令集的命令选项

    -arch: 

        指定nvcc编译目标GPU的型号,可以为“real” GPU,也可以为“virtual” PTX架构

        这个选项指定了nvcc编译到PTX阶段的目标架构,而-code选项指定了nvcc最后阶段生成的运行时代码的目标架构。现阶段支持的架构类型有:virtual 架构 compute_10, compute_11, compute_12, compute_13和实现这些虚架构的real GPU sm_10, sm_11, sm_12, sm_13.


    -code: 

        指定nvcc生成目标代码的目标GPU,支持的架构类型与-arch一样,都可以是“real”或“virtual”。

        除非指定了--export-dir,nvcc在可执行代码中为-code选项指定的每个目标GPU生成一块编译好的可加载二进制代码副本。在运行时,如果没有找到可加载二进制代码,嵌入的ptx代码会由CUDA运行时系统根据动态地编译成“current” CPU。

        当使用了-code选项时,-arch选项指定的必须是“virtual”架构。如果没有指定-code选项,那么它的缺省值就是-arch选项的值。

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  • 分析图形处理器单元(GPU指令集架构
  • opencv中CPU指令集优化、GPU

    千次阅读 2018-06-16 10:29:33
    一CPU指令集优化功能可以根据需要开启或关闭:首先可以使用此函数 bool cv::useOptimized() 来查询当前是否开启了CPU指令集优化功能, 可以使用函数 void cv::setUseOptimized(bool onoff)来设置是否开启CPU指令...

    CPU指令集优化功能可以根据需要开启或关闭:
    首先可以使用此函数 
               bool cv::useOptimized()
            来查询当前是否开启了CPU指令集优化功能,
            可以使用函数
                           void cv::setUseOptimized(bool onoff)
    来设置是否开启CPU指令集优化功能;
            可以使用此函数
     bool checkHardwareSupport(int feature);
                         来查询你的CPU是否支持某种指令集优化特性。
     feature的取值有以下几种:
              
    请看一下代码:
    1. #include   
    2. #include    
    3.   
    4. using namespace std;  
    5. using namespace cv;   
    6.   
    7. int main(int argc ,char** args)  
    8. {  
    9.     //设置是否启用指令集优化特性  
    10.     cv::setUseOptimized(true);  
    11.     //获取当前机器的CPU指令集支持特性  
    12.     bool opt_status = cv::useOptimized();  
    13.     cout<<"当前的指令集优化状态:"<  

    在上述代码中,如果setUseOptimized()函数的参数为true的话,则CPU的硬件指令优化功能被开启,状态函数opt_status = cv::useOptimized()返回为真,
    bool simd = checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE);
    	cout << "当前的指令集优化状态:" << simd << endl;
    	bool simd1 = checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE2);
    	cout << "当前的指令集优化状态:" << simd1 << endl;
    	bool simd2 = checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE3);
    	cout << "当前的指令集优化状态:" << simd2 << endl;
    	bool simd3 = checkHardwareSupport(CV_CPU_SSSE3);
    	cout << "当前的指令集优化状态:" << simd3 << endl;
    	bool simd4 = checkHardwareSupport(CV_CPU_MMX);
    	cout << "当前的指令集优化状态:" << simd4 << endl;
    	bool simd5 = checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE4_1);
    	cout << "当前的指令集优化状态:" << simd5 << endl;
    	bool simd6 = checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE4_2);
    	cout << "当前的指令集优化状态:" << simd6 << endl;
    	bool simd7 = checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX);
    	cout << "当前的指令集优化状态:" << simd7 << endl;
    	bool simd8 = checkHardwareSupport(CV_CPU_POPCNT);
    	cout << "当前的指令集优化状态:" << simd8 << endl;


    二、

    OpenCV的GPU模块只支持NVIDIA的显卡,原因是该部分是基于NVIDIA的CUDA和NVIDIA的NPP模块实现的。而该模块的好处在于使用GPU模块无需安装CUDA工具,也无需学习GPU编程,因为不需要编写GPU相关的代码。但如果你想重新编译OpenCV的GPU模块的话,还是需要CUDA的toolkit。

    由于GPU模块的发展,使大部分函数使用起来和之前在CPU下开发非常类似。首先,就是把GPU模块链接到你的工程中,并包含必要的头文件gpu.hpp。其次,就是GPU模块下的数据结构,原本在cv名字空间中的现在都在gpu名字空间中,使用时可以gpu::和cv::来防止混淆

    需要再说明的是,在GPU模块中,矩阵的名字为GpuMat,而不是之前的Mat,其他的函数名字和CPU模块中相同,不同的是,现在的参数输入不再是Mat,而是GpuMat。

    还有一个问题就是,对于2.0的GPU模块,多通道的函数支持的并不好,推荐使用GPU模块处理灰度的图像。有些情况下,使用GPU模块的运行速度还不及CPU模块下的性能,所以可以认为,GPU模块相对而言还不够成熟,需要进一步优化。很重要的一个原因就是内存管理部分和数据转换部分对于GPU模块而言消耗了大量的时间。

    需要注意的是,在所有使用GPU模块的函数之前,最好需要调用函数gpu::getCudaEnabledDeviceCount,如果你在使用的OpenCV模块编译时不支持GPU,这个函数返回值为0;否则返回值为已安装的CUDA设备的数量。

    还有一点就是使用GPU模块,需要在用CMake编译OpenCV时使其中的WITH_CUDA和WITH_TBB的宏生效,为ON。

    由于我对GPU部分的熟悉程度还不行,先拿来一段sample自带的一段求矩阵转置的程序来做例子,代码如下:

    1. #include <iostream>  
    2. #include "cvconfig.h"  
    3. #include "opencv2/core/core.hpp"  
    4. #include "opencv2/gpu/gpu.hpp"  
    5. #include "opencv2/core/internal.hpp" // For TBB wrappers  
    6.   
    7. using namespace std;  
    8. using namespace cv;  
    9. using namespace cv::gpu;  
    10.   
    11. struct Worker { void operator()(int device_id) const; };  
    12.   
    13. int main()  
    14. {  
    15.     int num_devices = getCudaEnabledDeviceCount();  
    16.     if (num_devices < 2)  
    17.     {  
    18.         std::cout << "Two or more GPUs are required\n";  
    19.         return -1;  
    20.     }  
    21.     for (int i = 0; i < num_devices; ++i)  
    22.     {  
    23.         DeviceInfo dev_info(i);  
    24.         if (!dev_info.isCompatible())  
    25.         {  
    26.             std::cout << "GPU module isn't built for GPU #" << i << " ("  
    27.                  << dev_info.name() << ", CC " << dev_info.majorVersion()  
    28.                  << dev_info.minorVersion() << "\n";  
    29.             return -1;  
    30.         }  
    31.     }  
    32.   
    33.     // Execute calculation in two threads using two GPUs  
    34.     int devices[] = {0, 1};  
    35.     parallel_do(devices, devices + 2, Worker());  
    36.   
    37.     return 0;  
    38. }  
    39.   
    40.   
    41. void Worker::operator()(int device_id) const  
    42. {  
    43.     setDevice(device_id);  
    44.   
    45.     Mat src(1000, 1000, CV_32F);  
    46.     Mat dst;  
    47.   
    48.     RNG rng(0);  
    49.     rng.fill(src, RNG::UNIFORM, 0, 1);  
    50.   
    51.     // CPU works  
    52.     transpose(src, dst);  
    53.   
    54.     // GPU works  
    55.     GpuMat d_src(src);  
    56.     GpuMat d_dst;  
    57.     transpose(d_src, d_dst);  
    58.   
    59.     // Check results  
    60.     bool passed = norm(dst - Mat(d_dst), NORM_INF) < 1e-3;  
    61.     std::cout << "GPU #" << device_id << " (" << DeviceInfo().name() << "): "  
    62.         << (passed ? "passed" : "FAILED") << endl;  
    63.   
    64.     // Deallocate data here, otherwise deallocation will be performed  
    65.     // after context is extracted from the stack  
    66.     d_src.release();  
    67.     d_dst.release();  
    68. }  

    1、OpenCV提供的开发包中提供的库没有开启gpu和ocl模块功能,虽然有***gpu.lib/***gpu.dll文件,但不能用。如果调用gpu::getCudaEnableDeviceCount()将会return 0;要开启该功能需要重新编译opencv的库。

    2、 参考http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/introduction.htmlhttp://blog.csdn.net/quanquanyu/article/details/8917765文章,需要在编译之前安装:CMake用于生成vs工程,Tbb, Qt(gui), cuda tool kit, python 等程序。

    3、用CMake生成vs工程时,要打开cuda功能,其他功能可以任选,要让cmake找到你的tbb、qt、cuda和python的位置。

    4、有时候要编译静态库,这时需要更改vs工程。对于不同目录下的更改设置不同。对于输出是.EXE的工程,要修改Use of MFC为 use MFC in a Static Library, 在C/C++中的Runtime Library中修改为/Mt(d debug or release),而对于输出是.dll的工程则需要把输出的改为.lib并修改configuration Type为 Static Library(.lib)


    配置CUDA

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  • 该资源是针对无GPU的计算机,支持仅有CPU的计算机,支持的CPU架构指令集是SSE2,运行在windows系统下。
  • 指令集结构如:ARMv5、ARMv6、ARMv7-A/R、ARMv8-A  ARM内核如:ARM7、ARM9、ARM11(v6)、到cortex-A7、A8、A9、A12、A15(v7-A/R)、到cortex-A53、A57(V8)、A72、A73  soc芯片如:高通(Qualcomm)的骁龙...

           指令集架构如:ARMv5、ARMv6、ARMv7-A/R、ARMv8-A [28]

           ARM内核如:ARM7、ARM9、ARM11(v6)、到cortex-A7、A8、A9、A12、A15(v7-A/R)、到cortex-A53、A57(V8)、A72、A73。缓存(cache)就是在内核中的[4]。这些内核又名公版架构,即ARM推出的通用的架构。

           SoC芯片如:高通(Qualcomm)的骁龙(Snapdragon)820、821,835;麒麟950(4XCortex-A72+4XCortex-A53)、960(4*Cortex-A73+4*Cortex-A53);联发科的HelioX20、X25、X30;三星的Exynos8890、7420、5433等。还有如STM32(基于ARM cortex M3内核)

           再次,现在我们口中所说的处理器,已经不是过去那种单指cpu的年代了,确切的说应该是指SoC。SoC(System on Chip): 称为系统级芯片,也称为片上系统,意指它是一个产品,是一个有专有目标的集成电路,其中包含完整系统并嵌入软件的全部内容。官方定义为将微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器(或者片外存储接口)集成在单一芯片上。——简单的比喻一下,如果把CPU看成人体的大脑,那么SoC就是我们人的身体总成(还要包括各种器官、组织)。即GPU、总线、显示加速器、ISP、视频编解码器、音频处理器、Memory控制器、传感器处理单元,以及DDR、Flash、显示接口、Camera接口、射频RF、USB等对外接口。要把这些元器件集成在一起,构成一个整体。而且还要保证各个元器件之间能够协调、稳定的运行,这样的设计技术所投入的研发费用并不是每个厂商能够接受的[2]。

           ARM公司本身并不参与终端处理器芯片的制造和销售,而是通过向其它芯片厂商授权设计方案,来获取收益。——举个例子,如果处理器相当于一栋完整的建筑, ARM就像是建筑的框架,至于最后建造出来的房子长什么样,舒适度如何,就是由处理器厂商自己决定了。但是采用相同架构的处理器,性能基本上已经锁定在一定的范围之内,不会有本质的区别。所以,看处理器的性能要先看微架构[3]。

           ARM公司提供两类CPU授权:核心指令集授权,以及现成的CPU内核设计方案授权[2][3]。业内多数手机处理器厂商选择直接购买ARM CPU内核设计方案,然后与其它组件(比如GPU、多媒体处理、调制解调器等等)整合,制造出完整的SoC片上系统。这些现成的CPU都是基于ARM Cortex A5、A8、A9,甚至A15微架构的。或是基于现有的架构进行二次定制修改的,比如三星的蜂鸟Hummingbird核心等都是在Cortex-A8的基础上修改的。2011年,三星正式推出Exynos4 Dual 4210芯片(Dual代表双核)和对应的新旗舰手机Galaxy SII,同时也将“蜂鸟”改名为Exynos3 Single 3110(single代表单核),这正是之后Exynos家族的开端。2016年第一季度,三星发布了Exynos8 Octa 8890(Octa代表8核),它有一个非常重大的意义在于——这是三星第一款拥有自研架构的ARM芯片[22]。注意,经过我的调研,所谓的自研架构,也可以称为自研微架构,其实就是自己研究出来类似于cortex-A53,A73等类似的这些公版的核,也称为公版微架构。

           但也有少数手机处理器厂商,如高通,直接在ARM v7指令集的基础上深度开发自己的处理器微架构,如高通公司的Scorpion和Krait,进而设计自主的CPU,具有更大的灵活性。Scorpion和Krait的角色就和cortex A53和cortex A57的角色类似和ARMv7、v8的角色类似[6]。Scorpion(蝎子)是高通根据Cortex-A8修改的,关键的特点是同频下更加节能约30%左右,现在的骁龙820以及835采用的是Kryo架构[27],其中820是Kryo,835是其升级版Kryo280。

           题外话:华为早在2013年已经取得了ARM的架构授权,即华为可以对ARM原有架构进行改造和对指令集进行扩展或缩减。从2013年至今华为麒麟处理器已经从910更新到960。依照华为公司对技术的执着和对未知领域探索的热情。他们没有理由不对ARM原有架构进行改造和优化,加入自身对架构的独特理解。也就是说,在华为麒麟处理器中所使用的A53+A72架构中已经拥有自己的技术和创新(这种创新就类似于原来三星蜂鸟对Coretex-A8的那种小小的改动)。其实,苹果处理器所采用的的架构也是从ARM架构上演变来的。所以,华为麒麟处理器以后肯定会出自己的架构,不过这需要长时间的研制和技术的积累。即:推出类似于高通的Scorpion、Krait、Kryo、三星的Mongoose,苹果的Swift(基于ARMv7)、Cyclone、TYphoon、Twister,英伟达的Denver这些东西。

           下面是几款SoC的图形:


    下面是两款ARM公版(ARM内核)——Cortex-A73和Cortex-A15的结构:

    [10]

    [11]



    参考:

    [1] 骁龙835、麒麟960、苹果A10!到底谁才是强者!

    [2] 一图看懂海思处理器发展史,华为自家构架还有多少路要走?

    [3] 高通和ARM的关系

    [4] ARM的发展历程

    [5] ARMv8架构的cortexA57、cortexA53

    [6] ARM Cortex A8、A9以及高通Scorpion处理器详解

    [7] ARM内核全解析,从ARM7,ARM9到Cortex-A7,A8,A9,A12,A15到Cortex-A53,A57


    介绍苹果、高通、三星、华为的芯片设计之路,也就是高通和苹果在自己的自主架构上走的比较远,华为的自主架构的道路还任重而道远啊

    [8] 公版ARM架构是王道 自主CPU没一点用?

    [9] 不满足ARM公版 市面上有哪些自主架构SoC?


    解读ARM的公版结构+图形模块表示

    [10] 全面解读ARM Cortex-A73架构,号称面积最小核心果然不是盖的

    [11] Cortex-A15 简单介绍

    [12] 性能暴增30%还省电!ARM Cortex-A73架构解读


    手机开发板上面常见芯片介绍(现在一般ram和处理器集成在一起(但是这种集成都是为了减少主板体积将ram的引脚做到CPU的正面,因为毕竟CPU和内存之间的引脚是比较多的。也就是说CPU两面都是焊盘,说白了只是两个独立封装的芯片叠焊在一起,就是所谓的 pop [21]),rom一个单独的芯片,电源管理芯片也是单独的一个芯片)

    [13] 从手机到开发板,无处不在的Qualcomm——DragonBoard 410C开发板评测,——附图开发板上面主要芯片介绍

    [14] 高通cpu型号前面的MSM、QSD、APQ分别代表什么意思?

    [15] 高通证实MSM8998就是骁龙835

    [16] 小米6拆机——主板上各芯片介绍(骁龙835)

    [17] 小米4c拆机——主板上各芯片介绍(骁龙808)

    [18] 小米6拆机视频高清

    [19] Hikey开发板外形及各芯片介绍(Kirin620

    [20] 简评海思Kirin620

    [21] 怪不得高通CPU的手机占用运行内存这么高、图形处理能力这么强,原来高通芯片的显示内存是建立在运行内存上的


    [22] 手机网络类型CDMA、GSM、WCDMA是什么意思?

    [23] 脚踏实地的“蜂鸟”到”盖乐世“:三星移动处理器历代记

    [24] 轻松读懂移动处理器 CPU微架构全解析


    [25] 苹果A11与A10相比提升了多少?苹果A11处理器参数详解

    [26] 详解苹果Face ID,将让深度摄像头成主流


    [27] 哪里不一样:骁龙835相比骁龙820升级在了哪

    [28] 一篇文章读懂ARM指令集架构(附ARM授权使用方及相关产品目录)



    展开全文
  • 进行SIMD多媒体扩展的设计,源于一个很容易...SIMD的多媒体扩展指令与标准的SIMD指令相比,它指定的操作数更少,因此使用的寄存器堆更小。 SIMD扩展主要对一下三项进行了简化: 1)多媒体SIMD扩展固定了操作代码...

    进行SIMD多媒体扩展的设计,源于一个很容易观察到的事实:

    许多多媒体应用程序操作的数据类型比对32位处理器进行针对性优化的数据类型更窄一些。

    图像三基色,都是8位。音频采样也都是8位和16位来表示。

    SIMD的多媒体扩展指令与标准的SIMD指令相比,它指定的操作数更少,因此使用的寄存器堆更小。

     

    SIMD扩展主要对一下三项进行了简化:

    1)多媒体SIMD扩展固定了操作代码中数据操作数的数目,从而在x86的体系结构的MMX,SSE,AVX中添加了数百条指令。

    2)多媒体SIMD没有提供向量体系结构的更复杂的寻址模式,也就是步幅访问和集中---分散访问。

    3)多媒体SIMD不像向量体系结构那样,为了支持元素的条件执行而提供遮罩寄存器。

    做这些扩展指令的目的也是加快那些精心编制的库函数的运行速度,而不是由编译器来生成的这些库。

     

    SIMD的优点:

    1)芯片设计相对向量体系结构来说,较简单,且不需要那么大的存储器带宽。

    2)可以比较轻松的引入一些符合新媒体标准的指令。

     

    GPU的祖先是图形加速器,极强的图形处理能力是GPU得以存在的原因。当前GPU的研究热点是一种简化的GPU编程的编程语言。

    GPU几乎拥有所有可以由编程环境捕获的并行类型:多线程,MIMD,SIMD,指令级并行

    NVIDA开发的是一种类似于C的语言和编程环境,通过克服多种并行的挑战来提高GPU程序员的生产效率。这一系统称为CUDA。

                     将所有的这些并行形式统一为CUDA线程,以这种最低级的并行作为编程原型。

                     编译器和硬件可以将数以千计的CUDA线程聚合在一起。CUDA编程模型被定义为"单指令多线程(SIMT)"

                     执行时,以32个线程为一组,称为线程块,将执行整个线程块的硬件称为多线程SIMD处理器。

    行执行和线程管理由GPU硬件负责,而不是由应用程序或操作系统完成,不同的线程块之间可以使用全局存储的原子操作来进行协调,

                     但是它们之间不能直接通信。

    和很多并行系统一样,CUDA在生产效率和性能之间进行了一点折中,提供了一些本身固有的功能,让程序员能够显示控制硬件。

                     了解编程语言可以平衡生产效率和性能之间的关系。

    AMD推出的与供应商无关的语言,OpenCL。

     

    以NVIDIA系统为例,GPU可以很好的解决数据级并行的问题,也拥有着集中---分散数据传送和遮罩寄存器,但是GPU的寄存器要比

                     向量处理器更多。有一些功能,GPU通过硬件来实现,在向量体系结构中通过软件来实现。

    网格是在GPU上运行,由一组线程块构成的代码。例如我们希望两个向量乘在一起,每个向量长度为8192个元素。执行所有8192个

                     元素乘法的GPU代码称为网格(向量化循环)

    为了便于管理,网格可以由线程块(向量化循环体)组成。每个线程块最多512个元素。一条SIMD指令一次执行32个元素。所以该例子

                     中,共有16个线程块

    网格和线程块是GPU硬件中实现的编程抽象,可以帮助程序员组织自己的CUDA代码。

                     

    线程块调度程序是将线程块指定给执行该代码的处理器,我们将这种处理器称为多线程SIMD处理器。

    线程块调度程序与向量体系结构中的控制处理器类似。决定了该循环所需要的线程块数,以及将他们分配给不同的多线程SIMD处理器。

     

    SIMD多线程处理器与向量处理器类似。但是它的很多功能单元都是深度流水化的。

     

    GPU是一个由多线程SIMD处理器组成的多处理器,加自己的线程块调度程度。

     

    GPU硬件中有两级硬件调度程序:

    1) 线程块调度程序,将线程块分配给多线程SIMD处理器

    2) SIMD处理器内部的SIMD线程调度程序,调度何时运行SIMD指令线程

     

    在多线程SIMD处理器中执行的指令,由并行功能单元来执行,称为SIMD车道,每个SIMD处理器中的车道数在各代GPU中是不同的。

    对于fermi,每个宽度为32的SIMD指令线程被映射到16个物理SIMD车道,所以每条SIMD指令需要两个时钟周期才能完成。

    记分板,可以让SIMD线程调度程序,了解哪个SIMD指令已经做好运行准备。

    转载于:https://www.cnblogs.com/-9-8/p/6382978.html

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    万次阅读 多人点赞 2019-07-14 17:09:00
    这几天研究了一下FCN(全卷积网络),由于电脑配置不够,用GPU训练直接报OOM(内存溢出)了, 于是转战CPU,当然,这样会很慢,之后会继续搞一下,减小一下网络的复杂度,对一些参数设置一波,看能不能正常跑下来。...
  • 然后发现是安装的Tensorflow未使用AVX指令集导致的。今天分享一下调试方法和解决方案。 未使用AVX指令集warning 最近发现线上Tensorflow python服务CPU消耗过高,服务性能也非常差,然后分析原因,...
  • 龙芯购买MIPS指令集的授权

    千次阅读 2014-01-29 10:02:07
    指令集好像英文的26个字母,本身什么内容都没有,你我心情好也可以之定义一个自己的指令集~!没有任何技术含量; (2)一个CPU是否强悍是否自主研发,不在于其采用了什么指令集,而在于它对指令集的实现能力!就...
  • 文章目录 寻址方式 LDR(字数据读取指令) STR(字数据写入指令) LDRB(字节数据读取指令) STRB(字节数据写入指令) LDRT(用户模式字数据读取指令) STRT(用户模式字数据写入指令) LDRBT(用户模式字节数据读取指令) STRBT...
  • 简述 指令集架构标准 RISC与CISC RISC(全称Reduced Instruction Set Computer,精简指令...指令集架构实现 体系结构 汇编指令集 x86 x86_64 51 arm mips powerpc avr pic risc-v ia64 x86 x86_64 51 分别是 CIS...
  • 解读两大精简指令集:RISC-V和MIPS

    万次阅读 2019-03-16 12:38:18
    当前CPU的两大架构是CISC(复杂指令集)和RISC(精简指令集),x86是CISC的代表架构,占领了95%以上的桌面计算机和服务器市场。Arm作为RISC的一种,在智能手机、可穿戴设备等移动处理器市场占领主要地位。针对物联网...
  • 其中一组比较容易被混淆的概念就是CPU、架构、指令集与芯片。本文试图用较浅显的文字阐明它们的关系与区别,纠正一些常见的错误认识与观点。 学过计算机基础知识的朋友都知道CPU的含义,亦即中央处理器,是负责...
  • 哈佛架构、冯诺依曼架构、指令集

    千次阅读 2019-10-30 11:27:08
    CISC(复杂指令集):复杂指令集就是CPU在工作的时候需要有很多的汇编指令来完成,它可以用一个汇编指令来完成一件复杂的工作。例如:乘法,加法,乘加,乘减等处理的时候,他会每个处理方式用一条指令来完成。因此...
  • 为此曾被当年的手机巨头诺基亚批评占内存太多,聪明的ARM工程师加班加点,短时间内搞出了一套“指令减肥”方案,可以把很多常用指令编码为2个字节,此举帮助ARM赢得了大单,这个技术称为Thumb指令集,使用至

空空如也

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