[C, Алгоритмы, Программирование микроконтроллеров] stm32. Смотрим в корень

Ответить на тему

Автор

Сообщение

news_bot ^®

Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286

news_bot ^® написал(а)
13-Авг-2020 17:35

Цитировать

Вместо вступления
Статья содержит пример ручной оптимизации критического участка прикладной программы применительно к бюджетным микроконтроллерам stm32, повышающий производительность в 5 и более раз по сравнению с библиотечной функцией.
В прикладных программах часто применяется извлечение квадратного корня. Функция sqrt включена в стандартную библиотеку языка С и оперирует действительными числами:

double sqrt (double num);
long double sqrtl (long double num);

Микроконтроллеры работают, преимущественно, с целыми числами; регистров для действительных чисел у них, как правило, нет.
На практике, кроме потери скорости вычислений на множественных преобразованиях «целое <=> действительное», дополнительно теряется точность — Пример 1.
Пример 1: Потеря точности в прямом и обратном преобразованиях

// исходные значения
uint32_t L1 = 169;
uint32_t L2 = 168;
// прямое преобразование
uint32_t r1 = ( uint32_t )sqrt( ( double ) L1 );
uint32_t r2 = ( uint32_t )sqrt( ( double ) L2 );
// обратное преобразование
L1 = r1*r1; // r1 = 13
L2 = r2*r2; // r2 = 12
// результат преобразований
// L1 = 169 — было 169
// L2 = 144 — было 168, ошибка двойного преобразования 14%

Постановка задачи
Поднять точность вычислений sqrt через округление до ближайшего целого.
По возможности, увеличить производительность.
Решение задачи
Создать пользовательскую функцию, например, sqrt_fpu на основе стандартной — Пример 2.
Пример 2: Расчёт целочисленного корня алгоритмом sqrt_fpu

uint16_t sqrt_fpu ( uint32_t L )
{
if ( L < 2 )
return ( uint16_t ) L;
double f_rslt = sqrt( ( double ) L );
uint32_t rslt = ( uint32_t ) f_rslt;
if ( !( f_rslt - ( double ) rslt < .5 ) )
rslt++;
return ( uint16_t ) rslt;
}

Достоинства sqrt_fpu:

компактный код;
достигается требуемая точность.

Недостатки sqrt_fpu:

потери производительности за счёт лишнего вызова и дополнительных операций с плавающей точкой;
отсутствие очевидного потенциала оптимизации скорости вычислений на пользовательском уровне.

Принимаем sqrt_fpu за эталон.
Альтернатива эталону — модернизация на пользовательском уровне какого-нибудь известного метода (алгоритма).
Требования к алгоритмам-кандидатам: компактность, оптимизационный потенциал.
Кандидат 1. Интересен уже на уровне его определения:

«Квадратный корень из целого равен количеству нечётных чисел, вычитаемых последовательно из целого, начиная с единицы.»

Назовём этот алгоритм условно sqrt_odd — Пример 3.
Пример 3: Расчёт целочисленного корня алгоритмом sqrt_odd

uint16_t sqrt_odd ( uint32_t L )
{
uint16_t div = 1, rslt = 0;
while ( L > 0 )
{
L -= div, div += 2;
rslt += L < 0 ? 0 : 1;
}
return rslt;
}

Алгоритм возвращает квадратный корень, округлённый отбрасыванием
дробной части.
Достоинства sqrt_odd:

компактный код;

Недостатки sqrt_odd:

округление отбрасыванием дробной части;
слабая производительность на больших числах; например, вычисления в диапазоне 10e4+ требуют 150 циклов и более — Иллюстрация 1;
отсутствие очевидных путей алгоритмической оптимизации.

Иллюстрация 1: Зависимость итераций sqrt_odd от аргумента

Кандидат 2. Приближённое вычисление квадратного корня методом Ньютона:

«Корень из числа равен половине суммы приближённого корня и частного числа с приближённым корнем»:
Rj = ( N / Ri + Ri ) / 2

Назовём простую модернизацию метода Нютона для целых чисел условно sqrt_new — Пример 4.
Пример 4: Расчёт целочисленного корня алгоритмом sqrt_new

uint16_t sqrt_new ( uint32_t L )
{
if ( L < 2 )
return ( uint16_t ) L;
uint32_t rslt, div;
rslt = L;
div = L / 2;
while ( 1 )
{
div = ( L / div + div ) / 2;
if ( rslt > div )
rslt = div;
else
return ( uint16_t ) rslt;
}
}

Алгоритм sqrt_new сразу обогнал в четыре раза эталон — sqrt_fpu (Пример 2).
Достоинства sqrt_new:

компактный код;
очевидное превосходство в скорости эталона — sqrt_fpu;
очевидные пути для алгоритмической оптимизации;

Недостатки sqrt_new:

округление отбрасыванием дробной части.

Профилирование sqrt_new демонстрирует (Иллюстрация 2):

практически линейную зависимость числа итераций от модуля аргумента;
нормальное распределение итераций внутри под диапазонов аргумента.

Иллюстрация 2: Зависимость итераций sqtr_new от аргумента (!)

(!) — Вычисления результата в диапазоне 10e5+ требуют 8 и более циклов.
Алгоритм sqrt_new оптимизируется стандартным способом:

дополнительные вычисления до начала цикла, уменьшающие число итераций, (оптимальный начальный делитель);
отказ, по-возможности, от математических операторов в пользу битовых;
учёт младшего бита в целочисленных арифметических операциях.

Итоговый алгоритм создаётся на основе Кандидата 2. Назовём его условно sqrt_evn (Пример 5).
Функция sqrt_evn принимает целое без знака и возвращает целочисленный квадратный корень, округлённый до ближайшего целого, на всём множестве значений аргумента [ 0… 0xFFFFFFFF ].
В среднем sqrt_evn затрачивает от 2-х до 5-и циклов на одно вычисление, опережая sqrt_new на ~40%.
В диапазоне [ 1… 10 000 000 ] sqtr_evn вычисляет квадратный корень в среднем за 2-3 цикла.
Наблюдается близкая к линейной зависимость числа итераций sqrt_evn — Иллюстрация 3.
Иллюстрация 3: Зависимость итераций sqtr_evn от аргумента

Собственно, исходный текст алгоритма sqrt_evn — Пример 5.
Пример 5: Модифицированный алгоритм по методу Ньютона sqrt_evn

uint16_t sqrt_evn ( uint32_t L )
{
if ( L < 2 )
return ( uint16_t ) L;
uint32_t div;
uint32_t rslt;
uint32_t temp;
if ( L & 0xFFFF0000L )
if ( L & 0xFF000000L )
if ( L & 0xF0000000L )
if ( L & 0xE0000000L )
div = 43771;
else
div = 22250;
else
if ( L & 0x0C000000L )
div = 11310;
else
div = 5749;
else
if ( L & 0x00F00000L )
if ( L & 0x00C00000L )
div = 2923;
else
div = 1486;
else
if ( L & 0x000C0000L )
div = 755;
else
div = 384;
else
if ( L & 0xFF00L )
if ( L & 0xF000L )
if ( L & 0xC000L )
div = 195;
else
div = 99;
else
if ( L & 0x0C00L )
div = 50;
else
div = 25;
else
if ( L & 0xF0L )
if ( L & 0x80L )
div = 13;
else
div = 7;
else
div = 3;
rslt = L;
while ( 1 )
{
temp = L / div;
temp += div;
div = temp >> 1;
div += temp & 1;
if ( rslt > div )
rslt = div;
else
{
if ( L / rslt == rslt - 1 && L % rslt == 0 )
rslt--;
return ( uint16_t ) rslt;
}
}
}

В цикле повторяется всего одна «тяжёлая» операция — деление. Другие циклические операции выполняются за 1 такт.
Больше всего на производительность sqrt_evn влияет блок условных операторов, задающих начальное значение делителя.
Уменьшение вложенности увеличивает разброс числа итераций в эталонных диапазонах аргумента в большую сторону (Иллюстрация 2).
Критерий подбора делителя — минимизация итераций на множестве значений аргумента.
Выбор начальных значений делителя.
Четыре младшие константы [ 3, 7, 13, 25 ] подобраны «на глазок». Далее найдена аппроксимирующая функция (экспонента). Остальные определены по аппроксимирующей формуле.
Погрешности опреления начальных делителей компенсированы сдвигом границ подмножеств значений аргумента — битовые маски в условных операторах.
Сравнительное тестирование алгоритмов
Испытательный стенд:

Оборудование: STM32F0308-DISCO, на базе MCU STM32F030R8T6
Сборочная среда: STM32CubeIDE
Вывод: на терминал рабочей станции через USB-UART PL2303HX

Параметры стенда:

Начальная настройка оборудования: по умолчанию
Частота тактирования: CPU — 48 MHz, UART (RS485) — 9600 bit/s
Профиль сборки: стандартный, Release
Дополнительные ключи: MCU GCC Linker: Miscellaneous: -u _printf_float

Сравнивались алгоритмы sqrt_fpu, sqrt_new и sqrt_evn.
В процессе теста каждый алгоритм производил 100 000 вычислений квадратного корня в 3-х диапазонах значений аргумента — Иллюстрация 4.
Иллюстрация 4: Процесс тестирования

В результирующей таблице затраченное на тест время в миллисекундах.
Стабильность — главное преимущество sqrt_fpu, показавшего слабую зависимость от модуля аргумента. Одним словом — эталон.
Графики ниже демонстрируют то же самое, что и скриншот (Иллюстрация 4), но в более наглядном виде.
Качественное сравнение (Иллюстрация 5) показывает во сколько раз одни алгоритмы быстрее других.
Иллюстрация 5: Качественное сравнение алгоритмов

Количественное сравнение (Иллюстрация 6) демонстрирует различие производительности, выраженное в результатах за 1 секунду.
За одну секунду sqrt_fpu вычисляет 19 531, а sqrt_evn 147 059 квадратных корней; sqrt_evn в ~7,5 раз быстрее, чем sqrt_fpu.
Иллюстрация 6: Количественное сравнение алгоритмов

Вместо заключения
Существует много эффективных способов повышения производительности прикладных программ, например, применение старших моделей чипов, содержащих арифметический модуль для действительных чисел.
В то же время, ручная алгоритмическая оптимизация кода может оказаться эффективной при массовом производстве мелких IoT, за счёт применения бюджетных моделей микроконтроллеров, освобождая для старших моделей пространство сложных задач.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:

Теги для поиска: #_c, #_algoritmy (Алгоритмы), #_programmirovanie_mikrokontrollerov (Программирование микроконтроллеров), #_stm32, #_algoritm (алгоритм), #_c, #_algoritmy (
Алгоритмы
), #_programmirovanie_mikrokontrollerov (
Программирование микроконтроллеров
)

Профиль ЛС

Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 22-Ноя 15:29
Часовой пояс: UTC + 5