你的MCU不只这么强大.doc
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1、你的MCU不只这么强大当前的生活节奏越来越快,对计算处理器的要求也越来越高。即使是有摩尔定律的限制,人们仍然希望在单个芯片中塞入尽可能多的晶体管。尽管现在的MCU动不动就可以跑到几十上百兆,比如NXP高能效的LPC54100系列已破100MHz大关,通用型的LPC54600系列飚到210MHz,i.MX RT1050跨界处理器甚至飞到了怪兽级的600MHz,可是在当下应付图像处理和机器学习等计算大户时,仍然免不了出现“卡”的窘境。这个时候,如果能清楚地知道最消耗性能的具体函数,就有机会制定优化性能的策略。这也是圈子里常说的“profiling”(性能分析)。有些价格相当昂贵的专业软硬件开发工具
2、,都会提到它们有多么超强的profiling能力,这仿佛让人觉得profiling是有钱人才能玩得起,难道作为广大工程师我们就只能缩手缩脚吗?其实不然,在软件上想一点变通的办法,使用最便宜的仿真器,就完全可以在极小的开销下,做到好用够用的强大profiling利器,丑小鸭秒变金凤凰。下面要介绍的方法的基本思想,就是密集地定期采集PC寄存器的值,从它的概率分布上估计最占CPU的函数。采集得越久,就越接近真实情况(大数定率)。其原理是,在Cortex-M系MCU进入中断/异常时,会自动把被打断的位置(PC)存储在堆栈中。这样我们可以用汇编写一小段入口程序,读取出入栈的PC数值,作为参数传递给处理程
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