linux中memcpy实现分析,ARM64 的 memcpy 优化与实现

时间: 2023-08-05 21:44:56 浏览: 72
关于 Linux 中 memcpy 的实现,可以从 glibc 库中的源码入手。glibc 提供了多种实现 memcpy 函数的方法,包括 C 语言实现、MMX/SSE 实现、AVX 实现、AVX2 实现等等。其中,MMX/SSE/AVX/AVX2 实现利用了 CPU 的 SIMD 指令集,能够显著提高 memcpy 的执行效率。 具体来说,glibc 中的 memcpy 函数会根据不同的 CPU 架构和指令集选择不同的实现。例如,对于 x86 架构的 CPU,glibc 会首先尝试使用 SSE 实现,如果 SSE 指令集不可用,则使用 C 语言实现;对于 ARM 架构的 CPU,glibc 会根据 CPU 支持的指令集选择实现。 在 ARM64 平台上,memcpy 函数的优化主要集中在 ARM NEON 指令集的利用上。NEON 指令集是 ARM 平台上的一种 SIMD 指令集,可以对多个数据进行并行计算,从而提高 memcpy 函数的执行效率。NEON 指令集的使用需要编写特定的汇编代码,并且需要考虑内存对齐、数据长度等因素,以保证 NEON 指令集的最佳性能。 ARM64 平台上的 NEON 指令集实现有多种方式,包括使用汇编代码手动实现、使用 GCC 内置函数实现、使用 LLVM 内置函数实现等等。这些实现方法的性能和可移植性各不相同,需要根据具体情况进行选择。 总之,memcpy 函数的优化需要考虑 CPU 架构、指令集、数据对齐等多个因素,并且需要根据具体情况选择最优的实现方式。
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linux arm汇编实现memcpy

在Linux ARM汇编中实现`memcpy`函数可以通过使用寄存器和内存操作指令来完成。下面是一个简单的示例代码: ```assembly .global memcpy memcpy: push {r4-r7, lr} @ 保存寄存器和返回地址 mov r4, r0 @ 将源地址保存到r4寄存器 mov r5, r1 @ 将目标地址保存到r5寄存器 mov r6, r2 @ 将拷贝字节数保存到r6寄存器 copy_loop: ldrb r7, [r4], #1 @ 从源地址加载一个字节到r7寄存器,并递增源地址 strb r7, [r5], #1 @ 将r7寄存器中的字节存储到目标地址,并递增目标地址 subs r6, r6, #1 @ 字节数减1 cmp r6, #0 @ 检查是否还有字节需要拷贝 bne copy_loop @ 如果还有字节需要拷贝,则跳转到copy_loop标签处 pop {r4-r7, pc} @ 恢复寄存器和返回地址,并返回 ``` 上述代码使用了`r4`、`r5`、`r6`和`r7`这四个寄存器来保存源地址、目标地址和拷贝字节数。通过循环逐个拷贝字节,并在每次拷贝后递增源地址和目标地址,直到拷贝完成。

Linux Arm64环境下,C函数memcpy的汇编源代码的实现过程

在 Linux Arm64 环境下,C 函数 memcpy 的汇编源代码的实现过程可以分为以下几个步骤: 1. 检查内存对齐:memcpy 函数在拷贝数据时,需要考虑数据的内存对齐情况。在 Arm64 架构中,数据可以以 8 字节为单位进行对齐。因此,memcpy 函数的第一步是检查源地址和目的地址是否可以以 8 字节为单位进行对齐。 2. 拷贝 8 字节数据块:如果源地址和目的地址都可以以 8 字节为单位进行对齐,则可以使用 NEON 指令集一次性拷贝 8 字节数据块。NEON 指令集包括 VLD1 和 VST1 指令,可以分别用于从内存中读取 8 字节数据块和将 8 字节数据块写入内存。 3. 拷贝剩余数据:如果源地址和目的地址不能以 8 字节为单位进行对齐,则需要使用普通的指令逐字节拷贝剩余的数据。在 Arm64 架构中,可以使用 LDP 和 STP 指令一次性读取和写入 2 个字节或 4 个字节的数据。 4. 处理拷贝长度:memcpy 函数还需要处理拷贝长度,以保证拷贝的数据完整且不越界。在 Arm64 架构中,可以使用 CMP 和 B.GE 指令进行长度检查。 下面是一段简单的 memcpy 函数的汇编源代码实现,仅供参考: ``` memcpy: cmp w2, #8 b.lt 1f // 拷贝 8 字节数据块 ldp q0, q1, [x0], #16 stp q0, q1, [x1], #16 sub w2, w2, #8 1: cmp w2, #0 beq 2f // 拷贝剩余数据 ldp w0, w1, [x0], #8 stp w0, w1, [x1], #8 sub w2, w2, #8 b.ne 1b 2: ret ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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