구차니의 잡동사니 모음

mbed studio 설치하고, 이번에 회사에서 구매한 stm32f469 discovery 보드에 맞게 빌드해보려고 시도!

[링크 : https://www.st.com/en/evaluation-tools/32f469idiscovery.html]

[링크 : https://os.mbed.com/platforms/ST-Discovery-F469NI/]

built on theia 라고 써있어서 가보니 eclipse theia. 엥? 이클립스 느낌 하나도 안나고 엄청 vscode 같은데..?

[링크 : https://theia-ide.org/]

[링크 : https://os.mbed.com/studio/]

시작하면 그냥 먼가.. vscode 같은데.. 좀 다르다?

프로그램을 먼저 만들고 했어야 했나 싶긴한데

일단 보드 부터 골라주고

+ new program 해서 귀찮으니 대충 눌러본다.

별다른 버튼이 없는데 아무튼 망치 눌러주면 빌드 시작한다.

로그인 해야지 빌드할 수 있는 줄 알았는데 다행히 그 건 아닌 듯?

mbed os 를 포함한 blink라 그런가 제법 오래 걸린다.

빌드 메시지.. 어우 길다.

다시 빌드해보니 최대 2분 정도 걸린듯

근데 빌드 시간 대비로는... 용량이 엄청 적다?

gcc로도 변경이 가능하다는데 arm compiler 6 라서 작은건지 한번 교체후에 봐야할 듯.

[링크 : https://developer.arm.com/downloads/-/arm-gnu-toolchain-downloads]

C:\Users\{username}\AppData\Local\Mbed Studio\external-tools.json

[링크 : https://os.mbed.com/docs/mbed-studio/current/installing/switching-to-gcc.html]

근데 너무 최신이라 그런가 안되서 버전 다운 다시 시도

다시보니 json 파일에 슬래시 대신 역슬래시를 넣어서 안되었던 것 같네  -_-

아니.. 윈도우인데 json내 경로에 왜 슬래시가 들어가?!?!?!

그 와중에 gcc라서 그런가 윈도우에서 속도가 어우.. 너무 느리다. 체감상 5배 이상 느린 느낌

1분 지났는데 20% 겨우 지나는 중

다시 빌드해보니 15분 걸림.. 어우.. 7배는 차이나네

음.. 일단은 윈도우에서는 arm compiler 6이 빌드속도로 인해 판정승

[링크 : https://os.mbed.com/docs/mbed-studio/current/getting-started/index.html]

[링크 : https://os.mbed.com/studio/]

[링크 : https://os.mbed.com/docs/mbed-os/v6.16/build-tools/install-and-set-up.html]

[링크 : https://os.mbed.com/forum/ko/topic/27753/?page=1#comment-60348]

+

ARM의 NPU IP

[링크 : https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=51835]

[링크 : https://www.arm.com/products/silicon-ip-cpu/ethos/ethos-u85]

이걸 직접 채택한데는 르네사스 외에는 딱히 언급이 안되는 느낌.

그 와중에 구형이다. 신형은 없나..

[링크 : https://www.renesas.com/en/products/ra8p1?utm_campaign=mcu_ra8p1-empr&utm_source=businesswire&utm_medium=pr&utm_creative=link&utm_content=pp&utm_term=&utm_type=feat]

[링크 : https://www.edge-ai-vision.com/2025/07/renesas-sets-new-mcu-performance-bar-with-1-ghz-ra8p1-devices-with-ai-acceleration/]

M85 계열이면 얘를 탑재했을지도?

[링크 : https://coolenjoy.net/bbs/38/5519658]

조금 더 찾아보니 MCU은 아니고 SoC 계열로 i.mx93에 ethos-u65 탑재, i.mx93은 cortex-a55 * 2 + cortex-m33 조합이다.

[링크 : https://www.nxp.com/docs/en/application-note/AN13854.pdf]

armv7 까지는 NEON 이고 armv8 부터는 SVE 라고 이름이 달라지는 듯

[링크 : https://developer.arm.com/Architectures/Scalable%20Vector%20Extensions]

[링크 : https://developer.arm.com/Architectures/SVE]

erase block 단위로 정렬하면 좋다는데 그걸 어떻게 확인하지?

데이터시트 안보고 리눅스 레벨에서 확인할 순 없나?

[링크 : https://unix.stackexchange.com/questions/248939/how-to-achieve-optimal-alignment-for-emmc-partition]

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/2755171/arm-assembly-converting-endianness]

[링크 : https://developer.arm.com/documentation/dui0473/m/arm-and-thumb-instructions/rev]

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/35133829/does-arm-gcc-have-a-builtin-function-for-the-assembly-rev-instruction]

[링크 : https://teus.me/726]

gcc built-in function 이고 자매품(?) 으로 __builtin_bswap16 이라는 녀석도 있다.

[링크 : https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Other-Builtins.html]

어.. vertorized 안되면.. 그냥 쌩으로 for 돌려야 하는건데...?! 이럼 나가리인데?!?!?

[링크 : https://www.ibm.com/docs/en/openxl-c-and-cpp-aix/17.1.0?topic=functions-supported-gcc-non-vector-built-in]

주로 다루고 있는게 A9(zynq z7020, imx6q) 과 A53(imx8mp) 인데

A53만 해도 나온지 10년이 된 녀석.. A5x 시리즈의 최초 버전

벤치해보면 의외로 빠르지 않았는데, 클럭빨이었나.. A9보다 낮은 2.3DMIPS라니..

라즈베리 같은데 A7 인데 얘도 공정빨로 클럭이 높아서 쓸만할뿐 1.9DMIPS 로 성능이 좋은편은 아니다

A9이 클럭이 낮고 열이 많이 나서 그렇지(!) 기본 성능 자체는 2.5DMIPS로 의외로 좋게 설계되어 있다.

(물론 설계대로 성능이 나온다는 말은 아님)

근데 A9도 out-of-order를 지원하는데 A53은 in-order 라니!! 이게 무슨 소리요!!

다른 의미로는 A53 보다는 A57 이후 버전은 되어야 그나마(?) 쓸만 하다는 의미?

[링크 : https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ARM_processors]

armv7에 비해서 armv8(aarch64)의 simd 통합은 더 강해졌는지

명령어가 사라지고 src와 dst의 레지스터에 vertor와 scalar가 사용된다.

예전에 이상하다 싶어서 찾아두기만 한 녀석인데

add 명령은 그대로이고 v0 이라는 vertor 레지스터에 4s, 4개의 32bit 변수형(아마도 signed int?)을

한번에 더하는 계산을 하라고 시킨다.

dst, src1, oper 일테니까 v0.4s = v0.4s + v1.4s 로 보면 될 듯.

2021.06.30 - [embeded/raspberry pi] - aarch, armv8 asimd build (neon)

scalar

평범(?)한 Q / D / S / H / B

[링크 : https://developer.arm.com/documentation/den0024/a/ARMv8-Registers/NEON-and-floating-point-registers/Scalar-register-sizes]

vector

D가 아마도 double형 같은 64bit(8byte) 변수일텐데

그것 조차도 한번에 2개씩 연산이 가능한 레지스터라니..

[링크 : https://developer.arm.com/documentation/den0024/a/ARMv8-Registers/NEON-and-floating-point-registers/Vector-register-sizes]

저번에 작성한 프로그램에서 VFP 를 통한 연산가속을 활성화 해봤는데 혹시나 해서, 어떤 명령어를 이용했나 역으로 찾아보는 중

역어셈블 해보니 위와 같이 vsub.i16과 같은 neon 으로도 될 것 같은 녀석은 패스하면 vsub.f32 밖에 없다.

vsub.f32가 neon 껀지 vfp껀지 궁금해서 찾아보는 중

[링크 : https://developer.arm.com/documentation/dui0489/i/neon-and-vfp-programming/vsub--floating-point-]

[링크 : https://developer.arm.com/documentation/den0018/a/NEON-and-VFP-Instruction-Summary/List-of-all-NEON-and-VFP-instructions]

cortex a9의 NEON MPE는 Advanced SIMD와 VFP 확장을 구현하였지만

IEEE754 연산중 아래의 연산을 하드웨어적으로 제공하지 않는다 인데

round float-point number to nearest integer-valued in floating point number 때문에

gcc 에서 --fast-math 를 켜줘야 VFP 명령이 활성화 되는걸까?

[링크 : https://developer.arm.com/documentation/ddi0409/e/programmers-model/ieee754-standard-compliance]

+

다시 옵션에 따른 비교를 해보니

어찌 된게 ffast-math 한게 디스어셈블한 부분이 더 길다.. 그런데 왜 빠르지?

흐으으으으음.. 어셈은 어려워 -_ㅠ

[링크 : https://developer.arm.com/documentation/den0018/a/NEON-and-VFP-Instruction-Summary/List-of-all-NEON-and-VFP-instructions]

SLP가 먼가 해서 보는데 gcc/gnu 문서 내에서는 없어서

word 보다 더 큰 크기의 데이터들에 대해서(super word level) 병렬화(parallelism) 한다는 의미인가?

[링크 : https://rcor.me/papers/cgo19snslp.pdf]

[링크 : https://llvm.org/docs/Vectorizers.html#slp-vectorizer]

Example 20: Basic block SLP with multiple types, loads with different offsets, misaligned load, and not-affine accesses:

void foo (int * __restrict__ dst, short * __restrict__ src,
          int h, int stride, short A, short B)
{
  int i;
  for (i = 0; i < h; i++)
    {
      dst[0] += A*src[0] + B*src[1];
      dst[1] += A*src[1] + B*src[2];
      dst[2] += A*src[2] + B*src[3];
      dst[3] += A*src[3] + B*src[4];
      dst[4] += A*src[4] + B*src[5];
      dst[5] += A*src[5] + B*src[6];
      dst[6] += A*src[6] + B*src[7];
      dst[7] += A*src[7] + B*src[8];
      dst += stride;
      src += stride;
    }
}

[링크 : https://gcc.gnu.org/projects/tree-ssa/vectorization.html#slp]