Compiler construction 使用硬件FP和软件VFP的不同ARM交叉编译器的基准测试差异

我目前正在使用模拟ARM处理器的开放虚拟平台，我正在用不同的交叉编译器对FreeRTOS启动的一个简单任务进行一些基准测试

所以我遇到了一些奇怪的事情，当我使用GCC工具链时，我不得不使用标志 -mhard float编译软件时，因为gcc的库是使用硬件FP编译的。在我的基准测试中，我得到了1000万条指令

但是，当我切换到CodeSourceRY的ARM eabi工具链时，我必须使用标志-mfloat abi=soft来编译软件，因为它的库不是用硬浮点编译的。在这个基准测试中，我得到了3000万条指令，速度慢了三倍

该软件非常简单，不测试任何浮点数，它只是启动一个freeRTOS任务，并通过一个循环打印出0到10000的数字。整数的简单加法

有人能解释硬浮点和软浮点的区别吗？为什么编译器之间的基准差异如此之大

致意

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Gigu先生

你能提供示例源代码来演示这个问题吗？我用其他几个软件进行了测试，所有的基准测试似乎都支持硬浮动。使用硬浮动编译时，所有软件都会变得更快，这是真的吗？我使用的是免费的codesourcerys lite版本，它不支持带有硬浮动的库，因此您需要支付1600$：/这是速度差异的一个因素还是常量开销。例如，如果您让您的程序打印0到100000之间的数字。差异仍然是3倍，还是仅仅多了2000万条指令？可能其中一个库需要一些初始化代码（例如，对于某些sin/cos表），这需要一定的开销（2000万行）。当然，硬件FP比软件仿真快。所以问题不应该是为什么，而应该是在哪里。实际上从哪里得到一些被调用的浮点函数？也许你应该分解你的代码，检查对某个fp操作的函数调用隐藏在哪里（正如我在另一篇文章中提到的，如果它是一些初始化代码，我不会感到惊讶）。如果你提供一个示例程序，那么我们可以解释原因。