南京大学ics2019_PA5

PA5实验报告

2013599 田佳业

实现浮点指令

先看一下目前进入战斗场面是什么情况。这里有一个问题是怎么进入战斗场面。因为现在仙剑奇侠传跑的比较慢，这一步都费了挺长时间(笑)

首先进入主界面选旧的回忆，读最后一个档(倒数第二个档试过没有怪)，进去走迷宫，上下左右移动，走一会儿遇到怪物，自动进入战斗场景。往右下角走会快一些。怪物画的好涩

image-20230601104023742

按照指导书，修改 navy-apps/apps/pal/src/FLOAT/FLOAT.c和对应的头文件。

image-20230601111018328

根据讲义:

我们先来说明如何用一个32位整数来表示一个实数. 为了方便叙述, 我们称用binary scaling方法表示的实数的类型为FLOAT. 我们约定最高位为符号位, 接下来的15位表示整数部分, 低16位表示小数部分, 即约定小数点在第15和第16位之间(从第0位开始). 从这个约定可以看到, FLOAT类型其实是实数的一种定点表示.

asciidoc

31  30                  16                    0
+----+-------------------+--------------------+
|sign|      integer      |      fraction      |
+----+-------------------+--------------------+

相应的，IEEE754的标准，图源

image-20230601112028613

这一部分有点像CSAPP的DataLab，但是由于使用定点表示实数的场景越来越少，这一部分实际价值也并不大。可以看到后面版本的PA已经将这一部分去除。

浮点转定点

先考虑浮点转定点。

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C

typedef int FLOAT;
FLOAT f2F(float a) {
  union float_ {
    struct {
      uint32_t m : 23;
      uint32_t e : 8;
      uint32_t signal : 1;
    };
    uint32_t value;
  };
  union float_ f;
  f.value = *((uint32_t*)(void*)&a);

  int e = f.e - 127;

  FLOAT result;
  if (e <= 7) {
    result = (f.m | (1 << 23)) >> 7 - e;
  }
  else {
    result = (f.m | (1 << 23)) << (e - 7);
  }
  return f.signal == 0 ? result : (result|(1<<31));
}

浮点乘除

乘法

整数部分和小数部分分别相乘，进位。关于舍入处理，这里是采用的“0舍1入”的模式。

C++

FLOAT F_mul_F(FLOAT a, FLOAT b) {
  int sign = (a ^ b) >> 31;  // 计算符号位

  // 将a和b的符号位清零
  a = a & 0x7FFFFFFF;
  b = b & 0x7FFFFFFF;

  // 执行乘法运算
  int product_hi = (a >> 16) * (b >> 16);  // 高16位的乘积
  int product_lo = (a & 0xFFFF) * (b & 0xFFFF);  // 低16位的乘积

  // 处理溢出
  int carry = product_lo >> 16;  // 检查低16位乘积是否产生进位
  product_hi += carry;  // 加上进位

  // 舍入处理
  int rounding = 0x8000;  // 用于舍入的值
  int result = (product_hi << 16) + ((product_lo + rounding) >> 16);

  // 恢复符号位
  result = (result ^ sign) - sign;

  return result;
}

除法

和乘法类似，也是采用列竖式的思路。

C++

FLOAT F_div_F(FLOAT a, FLOAT b) {
  FLOAT result = Fabs(a) / Fabs(b);
  FLOAT m = Fabs(a);
  FLOAT n = Fabs(b);
  m = m % n;
    //竖式除法
  for (int i = 0; i < 16; i++) {
    m <<= 1;
    result <<= 1;
    if (m >= n) {
      m -= n;
      result++;
    }
  }
  //恢复符号位
  if (((a ^ b) & 0x80000000) == 0x80000000) {
    result = -result;
  }
  return result;
}

FLOAT和int转换

直接取整数部分即可。

C++

static inline int F2int(FLOAT a)
{
  if ((a & 0x80000000) == 0)
  {
    return a >> 16;
  }
  else
  {
    return -((-a) >> 16);
  }
}

static inline FLOAT int2F(int a)
{
  if ((a & 0x80000000) == 0)
  {
    return a << 16;
  }
  else
  {
    return -((-a) << 16);
  }
}

FLOAT和int乘除

直观的思路是都把他们转成FLOAT类型。

C++

static inline FLOAT F_mul_int(FLOAT a, int b)
{
    // assert(0);
  return F_mul_F(a, int2F(b));
}

static inline FLOAT F_div_int(FLOAT a, int b)
{
    // assert(0);
  return F_div_F(a, int2F(b));
}

成功运行战斗场景。

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通往高速的次元

如果用VMware的话需要开这两个选项:

image-20230601112713746

报这种错误:

shell

Error:
You may not have permission to collect stats.
Consider tweaking /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid:
 -1 - Not paranoid at all
  0 - Disallow raw tracepoint access for unpriv
  1 - Disallow cpu events for unpriv
  2 - Disallow kernel profiling for unpriv

可以临时提权:

shell

sudo sh -c "echo -1 > /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid"

运行:

shell

perf record nemu/build/x86-nemu nanos-lite/build/nanos-lite-x86-nemu.bin

我感觉也不太好看出什么。。

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好吧，下一章第一句话就是

相信你也已经在NEMU中运行过microbench, 发现NEMU的性能连真机的1%都不到. 使用perf也没有发现能突破性能瓶颈的地方.

性能瓶颈的来源

略