1)实验平台:alientek NANO STM32F411 V1开发板

2)摘自《正点原子STM32F4 开发指南(HAL 库版》关注官方微信号公众号,获取更多资料:正点原子

第三十一章 FPU 测试(Julia)实验

本章,我们将向大家介绍如何开启 STM32F4 的硬件 FPU,并对比使用硬件 FPU 和不使用硬件 FPU 的速度差别,以体现硬件 FPU 的优势。本章分为如下几个部:

31.1 FPU&Julia 分形简介

31.2 硬件设计

31.3 软件设计

31.4 下载验证

31.1 FPU&Julia 分形简介

本节将分别介绍 STM32F4 的 FPU 和 Julia 分形。

31.1.1 FPU 简介

FPU 即浮点运算单元(Float Point Unit)。浮点运算,对于定点 CPU(没有 FPU 的 CPU)来说必须要按照 IEEE-754 标准的算法来完成运算,是相当耗费时间的。而对于有 FPU 的 CPU来说,浮点运算则只是几条指令的事情,速度相当快。

STM32F4 属于 Cortex M4F 架构,带有 32 位单精度硬件 FPU,支持浮点指令集,相对于

Cortex M0 和 Cortex M3 等,高出数十倍甚至上百倍的运算性能。

STM32F4 硬件上要开启 FPU 是很简单的,通过一个叫:协处理器控制寄存器(CPACR)

的寄存器设置即可开启 STM32F4 的硬件 FPU,该寄存器各位描述如图 31.1.1.1 所示:

图 31.1.1.1 协处理器控制寄存器(CPACR)各位描述

这里我们就是要设置 CP11 和 CP10 这 4 个位,复位后,这 4 个位的值都为 0,此时禁止访问协处理器(禁止了硬件 FPU),我们将这 4 个位都设置为 1,即可完全访问协处理器(开启硬件 FPU),此时便可以使用 STM32F4 内置的硬件 FPU 了。CPACR 寄存器这 4 个位的设置,我们在 startup_stm32f411xe.s 文件里面开启,代码如下:

LDR

R0, =0xE000ED88

; 使能浮点运算 CP10,CP11

LDR

R1,[R0]

ORR

R1,R1,#(0xF << 20)

STR

R1,[R0]

此部分代码是 Reset_Handler 函数的部分内容,功能就是设置 CPACR 寄存器的 20~23 位为1,以开启 STM32F4 的硬件 FPU 功能。

但是,仅仅开启硬件 FPU 是不够的,我们还需要在编译器上面,做一下设置,否则编译器遇到

浮点运算,还是采用传统的方式(IEEE-754 标准)完成运算,不能体现硬件浮点运算的优势。

这里,我们在 MDK5 编译器里面,点击 按钮,然后在 Target 选项卡里面,设置 Floating Point

Hardware 为 Use FPU,如图 31.1.1.2 所示:

图 31.1.1.2 编译器开启硬件 FPU 选项

经过这个设置,编译器遇到浮点运算就会使用硬件 FPU 相关指令,执行浮点运算,从而大

大减少计算时间。

最后,总结下 STM32F4 硬件 FPU 使用的要点:

1, 设置 CPACR 寄存器 bit20~23 为 1,使能硬件 FPU。

2, MDK 编译器 Code Generation 里面设置:Use FPU。

经过这两步设置,我们的编写的浮点运算代码,即可使用 STM32F4 的硬件 FPU 了,可以

大大加快浮点运算速度。

31.1.2 Julia 分形简介

Julia 分形即 Julia 集,它最早由法国数学家 Gaston Julia 发现,因此命名为 Julia(朱利亚)

集。Julia 集合的生成算法非常简单:对于复平面的每个点,我们计算一个定义序列的发散速度。

该序列的 Julia 集计算公式为:

zn+1 = zn2 + c

针对复平面的每个 x + i.y 点,我们用 c = cx + i.cy 计算该序列:

xn+1 + i.yn+1 = xn2 - yn2 + 2.i.xn.yn + cx + i.cy

xn+1 = xn2 - yn2 + cx 且 yn+1 = 2.xn.yn + cy

一旦计算出的复值超出给定圆的范围(数值大小大于圆半径),序列便会发散,达到此限

值时完成的迭代次数与该点相关。随后将该值转换为颜色,以图形方式显示复平面上各个点的

分散速度。

经过给定的迭代次数后,若产生的复值保持在圆范围内,则计算过程停止,并且序列也不

发散,本例程生成 Julia 分形图片的代码如下:

#define

ITERATION

128

//迭代次数

#define

REAL_CONSTANT

0.285f

//实部常量

#define

IMG_CONSTANT

0.01f

//虚部常量

//产生 Julia 分形图形

//size_x,size_y:屏幕 x,y 方向的尺寸

//offset_x,offset_y:屏幕 x,y 方向的偏移

//zoom:缩放因子

void GenerateJulia_fpu(u16 size_x,u16 size_y,u16 offset_x,u16 offset_y,u16 zoom)

{

u8 i;

u16 x, y;

float tmp1, tmp2;

float num_real, num_img;

float radius;

for(y = 0; y < size_y; y++)

{

for(x = 0; x < size_x; x++)

{

num_real = y - offset_y;

num_real = num_real / zoom;

num_img = x - offset_x;

num_img = num_img / zoom;

i = 0;

radius = 0;

while((i < ITERATION - 1) && (radius < 4))

{

tmp1 = num_real * num_real;

tmp2 = num_img * num_img;

num_img = 2 * num_real * num_img + IMG_CONSTANT;

num_real = tmp1 - tmp2 + REAL_CONSTANT;

radius = tmp1 + tmp2;

i++;

}

lcdbuf[LCD_Width - x - 1] = color_map[i]; //保存颜色值到 lcdbuf

}

LCD_Fill_Buf(0, y, LCD_Width - 1, y, lcdbuf); //DM2D 填充

}

}

这种算法非常有效地展示了 FPU 的优势:无需修改代码,只需在编译阶段激活或禁止

FPU(在 MDK Code Generation 里面设置:Use FPU/Not Used),即可测试使用硬件 FPU 和不

使用硬件 FPU 的差距。

31.2 硬件设计

本章实验功能简介:开机后,根据迭代次数生成颜色表(RGB565),然后计算 Julia 分形,

并显示到 LCD 上面。同时,程序开启了定时器 3,用于统计一帧所要的时间(ms),在一帧

Julia 分形图片显示完成后,程序会显示运行时间、当前是否使用 FPU 和缩放因子(zoom)等

信息,方便观察对比。KEY0/KEY2 用于调节缩放因子,KEY_UP 用于设置自动缩放,还是手

动缩放。DS0 用于提示程序运行状况。

本实验用到的资源如下:

1,指示灯 DS0

2,三个按键(KEY_UP/KEY0/KEY2)

3,串口

4,TFTLCD 模块

这些前面都已介绍过。

31.3 软件设计

本章代码,分成两个工程:

1,实验 26_1 FPU 测试(Julia 分形)实验_开启硬件 FPU

2,实验 26_2 FPU 测试(Julia 分形)实验_关闭硬件 FPU

这两个工程的代码一模一样,只是前者使用硬件 FPU 计算 Julia 分形集(MDK 设置 Use

FPU),后者使用 IEEE-754 标准计算 Julia 分形集(MDK 设置 Not Used)。由于两个工程代码

一模一样,我们这里仅介绍其中一个:实验 26_1 FPU 测试(Julia 分形)实验_开启硬件 FPU。

本章代码,我们在 TFTLCD 显示实验的基础上修改,打开 TFTLCD 显示实验的工程,由

于要统计帧时间和按键设置,所以在 HARDWARE 组下加入 timer.c 和 key.c 两个文件。

本章不需要添加其他.c 文件,所有代码均在 test.c 里面实现,整个代码如下:

本章代码,我们在 TFTLCD 显示实验的基础上修改,打开 TFTLCD 显示实验的工程,由

于要统计帧时间和按键设置,所以在 HARDWARE 组下加入 timer.c 和 key.c 两个文件。

本章不需要添加其他.c 文件,所有代码均在 test.c 里面实现,整个代码如下:

//26_1,本版本为开启硬件 FPU 版本.

//FPU 模式提示

#if __FPU_USED==1

#define SCORE_FPU_MODE

"FPU On"

#else

#define SCORE_FPU_MODE

"FPU Off"

#endif

#define

ITERATION

128

//迭代次数

#define

REAL_CONSTANT

0.285f

//实部常量

#define

IMG_CONSTANT

0.01f

//虚部常量

//颜色表

u16 color_map[ITERATION];

//缩放因子列表

const u16 zoom_ratio[] =

{

120, 110, 100, 150, 200, 275, 350, 450,

600, 800, 1000, 1200, 1500, 2000, 1500,

1200, 1000, 800, 600, 450, 350, 275, 200,

150, 100, 110,

};

//初始化颜色表

//clut:颜色表指针

void InitCLUT(u16 * clut)

{

u32 i=0x00;

u16 red=0,green=0,blue=0;

for(i=0;i

{

//产生 RGB 颜色值

red=(i*8*256/ITERATION)%256;

green=(i*6*256/ITERATION)%256;

blue=(i*4*256 /ITERATION)%256;

//将 RGB888,转换为 RGB565

red=red>>3;

red=red<<11;

green=green>>2;

green=green<<5;

blue=blue>>3;

clut[i]=red+green+blue;

}

}

u16 lcdbuf[800]; //RGB LCD 缓存

//产生 Julia 分形图形

//size_x,size_y:屏幕 x,y 方向的尺寸

//offset_x,offset_y:屏幕 x,y 方向的偏移

//zoom:缩放因子

void GenerateJulia_fpu(u16 size_x,u16 size_y,u16 offset_x,u16 offset_y,u16 zoom)

{

u8 i;

u16 x, y;

float tmp1, tmp2;

float num_real, num_img;

float radius;

for(y = 0; y < size_y; y++)

{

for(x = 0; x < size_x; x++)

{

num_real = y - offset_y;

num_real = num_real / zoom;

num_img = x - offset_x;

num_img = num_img / zoom;

i = 0;

radius = 0;

while((i < ITERATION - 1) && (radius < 4))

{

tmp1 = num_real * num_real;

tmp2 = num_img * num_img;

num_img = 2 * num_real * num_img + IMG_CONSTANT;

num_real = tmp1 - tmp2 + REAL_CONSTANT;

radius = tmp1 + tmp2;

i++;

}

lcdbuf[LCD_Width - x - 1] = color_map[i]; //保存颜色值到 lcdbuf

}

LCD_Fill_Buf(0, y, LCD_Width - 1, y, lcdbuf); //DM2D 填充

}

}

u8 timeout;

int main(void)

{

u8 key;

u8 i = 0;

u8 autorun = 0;

float time;

char buf[50];

HAL_Init();

//初始化 HAL 库

Stm32_Clock_Init(96,4,2,4);

//设置时钟,96Mhz

delay_init(96);

//初始化延时函数

uart_init(115200);

//初始化串口 115200

LED_Init();

//初始化 LED

KEY_Init();

//按键初始化

LCD_Init();

//LCD 初始化

TIM3_Init(65536-1,9600-1);

//10Khz 的计数频率,最大计时 6.5 秒超出

InitCLUT(color_map);

//初始化颜色表

while(1)

{

key = KEY_Scan(0);

switch(key)

{

case KEY0_PRES:

i++;

if(i > sizeof(zoom_ratio) / 2 - 1)i = 0; //限制范围

break;

case KEY2_PRES:

if(i)i--;

else i = sizeof(zoom_ratio) / 2 - 1;

break;

case WKUP_PRES:

autorun = !autorun; //自动/手动

break;

}

if(autorun == 1) //自动时,自动设置缩放因子

{

i++;

if(i > sizeof(zoom_ratio) / 2 - 1)i = 0; //限制范围

}

TIM3->CNT=0;//重设 TIM3 定时器的计数器值

timeout = 0;

GenerateJulia_fpu(LCD_Width, LCD_Height, LCD_Width / 2,

LCD_Height / 2, zoom_ratio[i]);

time=TIM3->CNT+(u32)timeout*65536;

sprintf((char*)buf, "%s: zoom:%d runtime:%0.1fms",

SCORE_FPU_MODE, zoom_ratio[i], time / 10);

LCD_ShowString(5, LCD_Height - 5 - 12, LCD_Width - 5, 12, 12, buf);

//显示当前运行情况

printf("%s", buf); //输出到串口

LED0=~LED0;

}

}

这里面,总共 3 个函数:InitCLUT、GenerateJulia_fpu 和 main 函数。

InitCLUT 函数,该函数用于初始化颜色表,该函数根据迭代次数(ITERATION)计算出颜

色表,这些颜色值将显示在 TFTLCD 上。

GenerateJulia_fpu 函数,该函数根据给定的条件计算 Julia 分形集,当迭代次数大于等于ITERATION 或者半径大于等于 4 时,结束迭代,并在 TFTLCD 上面显示迭代次数对应的颜色值,从而得到漂亮的 Julia 分形图。我们可以通过修改 REAL_CONSTANT 和 IMG_CONSTANT这两个常量的值来得到不同的 Julia 分形图。

main 函数,完成我们在 31.2 节所介绍的实验功能,代码比较简单。这里我们用到一个缩放因子表:zoom_ratio,里面存储了一些不同的缩放因子,方便演示效果。

最后,为了提高速度,同上一章一样,我们在 MDK 里面选择使用-O2 优化,优化代码速度,本例程代码就介绍到这里。

再次提醒大家:本例程两个代码(实验 26_1 和实验 26_2)程序是完全一模一样的,他们的区别就是 MDKOptions for Target ‘Target1’Target 选项卡Floating Point Hardware 的设置不一样,当设置 Use FPU 时,使用硬件 FPU;当设置 Not Used 时,不使用硬件 FPU。分别下载这两个代码,通过屏幕显示的 runtime 时间,即可看出速度上的区别。

31.4 下载验证

代码编译成功之后,下载本例程任意一个代码(这里以 26_1 为例)到 NANO STM32F4 开

发板上,可以看到 LCD 显示 Julia 分形图,并显示相关参数,如图 31.4.1 所示:

图 31.4.1 Julia 分形显示效果

实验 26_1 是开启了硬件 FPU 的,所以显示 Julia 分形图片速度比较快。如果下载实验 26_2,

同样的缩放因子,会比实验 26_1 慢 9 倍左右,这与 ST 官方给出的 17 倍有点差距,这是因为

我们没有选择:Use MicroLIB(还是在 Target 选项卡设置),如果都勾选这个,则会发现:使

用硬件 FPU 的例程(实验 26_1)时间基本没变化,而不使用硬件 FPU 的例程(实验 26_2)则

速度变慢了很多,这样,两者相差差不多就是 17 倍了。因此可以看出,使用硬件 FPU 和不使用硬件 FPU 对比,同样的条件下,快了近 10 倍,充分体现了 STM32F4 硬件 FPU 的优势。

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