参考自：https://blog.csdn.net/jimaofu0494/article/details/102496715

https://blog.csdn.net/gujintong1110/article/details/23038217

很多时候我们要处理的数据，不仅仅是整数和字符串，还有浮点数即小数。在多媒体数据处理方面表现的更多。是不是所有的CPU都支持，浮点运算呢?答案:不是。

今天我在链接一个音频库时，就发现了以下问题：

1、问题描述

在库文件链接阶段报以下错误：

2、原因

该错误表明使用了不正确或不支持的VFP(virtual float point)浮点运算方式。

不支持的VFP编译：MCU不支持VFP(hard)计算；

不一致的VFP编译：链接的Lib中VFP计算和App中编译VFP计算选项不一致；

3、解决方案

方案1

检查APP的编译选项 CFLAGS 的VFP的计算类型：

FABI := hard //这里把hard改为softfp

CFLAGS += -mfloat-abi=$(FABI)

方案2

更换编译器版本。

方案3

重编译Lib库，CFLAGS中添加或修改-mfloat-abi=hard(须和APP中编译选项一致)。

4、实例

环境：

工具链：arm-melis-eabi-

MCU: Cortex-A7-SMP

libmediainfo.a编译中未指明VFP运算方式，默认使用了-mfloat-abi=softfp

APP指明-mfloat-abi=hard，链接时报错“xxx uses VFP register arguments xxx does not …”

重编译libmediainfo.a库，并在CFLAGS中指定-mfloat-abi=hard即可。

重新编译libmediainfo.a库时，指定的CFLAGS如下所示：

-mfpu=neon-vfpv4 -mtune=cortex-a7 -march=armv7ve -mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=hard

5、知识补充

我们常常听到硬浮点和软浮点，这些到底说的是什么呢?下面我们就来一探究竟吧。在这里我们说的是ARM核浮点运算。

(1)硬浮点(hard-float)

编译器将代码直接编译成硬件浮点协处理器(浮点运算单元FPU)能识别的指令，这些指令在执行的时候ARM核直接把它转给协处理器执行。FPU 通常有一套额外的寄存器来完成浮点参数传递和运算。使用实际的硬件浮点运算单元(FPU)会带来性能的提升。

(2)软浮点(soft-float)

编译器把浮点运算转成浮点运算的函数调用和库函数调用，没有FPU的指令调用，也没有浮点寄存器的参数传递。浮点参数的传递也是通过ARM寄存器或者堆栈完成。现在的Linux系统默认编译选择使用hard-float，如果系统没有任何浮点处理器单元，这就会产生非法指令和异常。因而一般的系统镜像都采用软浮点以兼容没有VFP的处理器。

用一句话总结，软浮点是通过浮点库去实现浮点运算的，效率低；硬浮点是通过浮点运算单元(FPU)来完成的，效率高。

5.1、使用浮点库实现浮点运算(soft-float)

例如:我想实现两个浮点数相加，代码如下：

使用GNU ARM编译器翻译成的部分汇编代码如下：

从图中我们可以知道，默认情况下，编译器使用的是软浮点，图中__aeabi_fadd这个函数是在浮点库中实现。如果想让代码能正常的运行，还需要在连接的时候静态连接一下浮点库。

在这里我们以一个完成的案例来说明一下，软浮点库的使用方法。

start.S:

.global _start

#define USER_MODE 0x10

_start:

@设置CPU为user模式

mov r0,#USER_MODE

msr cpsr_c,r0

@跳到main函数

ldr sp,=0x34000

bl main

stop:

b stop

main.c:

int main()

{

float f1,f2,f3;

f1 = 1.24;

f2 = 1.22;

f3 = f1 + f2;

return 0;

}

Makefile:

LD=arm-none-eabi-ld

OBJDUMP=arm-none-eabi-objdump

RM=rm -rf

CFLAG= -g -c

ASFLAG=-g -c

OBJ=start.o main.o

LDFLAGS= -static -L\

#指定浮点库所在的路径

"C:\Program Files\yagarto\lib\gcc\arm-none-eabi\4.6.2" -lgcc

#设置编译模式

%.o:%.S

$(CC) $(ASFLAG) $< -o $@

%.o:%.c

$(CC) $(CFLAG) $< -o $@

all:$(OBJ)

$(LD) -Ttext=0x20000 $^ -o arm.elf $(LDFLAGS)

$(OBJDUMP) -D arm.elf > arm.dis

clean:

$(RM) *.o arm.dis arm.elf

5.2、使用硬件浮点实现浮点运算(hard-float)

使用硬件浮点的时候，我们需要给编译器传递一些参数，让编译器编译出硬件浮点单元处理器能识别的指令。

(1) -mfpu=name

参数-mfpu就是用来指定要产生那种硬件浮点运算指令，常用的有vfp和neon等。

浮点协处理器指令:

ARM10 and ARM9:

-mfpu=vfp(or vfpv1 or vfpv2)

Cortex-A8:

-mfpu=neon

(2) -mfloat-abi=value

-mfloat-abi=soft 使用这个参数时，其将调用软浮点库(softfloat lib)来支持对浮点的运算，GCC编译器已经有这个库了，一般在libgcc里面。这时根本不会使用任何浮点指令，而是采用常用的指令来模拟浮点运算。如果使用的ARM芯片不支持硬浮点时，可以考虑使用这个参数。在使用这个参数时，链接时一般会出现下面的提示：

undefined reference to '__aeabi_fdiv'

或者类似的提示，主要因为一般情况下链接器没有去主动寻找软浮点库，这时使用将libgcc库加入即可。

-mfloat-abi=softfp

-mfloat-abi=hard

这两个参数都用来产生硬浮点指令，至于产生哪里类型的硬浮点指令，需要由

-mfpu=xxx参数来指令。这两个参数不同的地方是：

-mfloat-abi=softfp生成的代码采用兼容软浮点调用接口(即使用-mfloat-abi=soft时的调用接口)，这样带来的好处是：兼容性和灵活性。库可以采用-mfloat-abi=soft编译，而关键的应用程序可以采用-mfloat-abi=softfp来编译。特别是在库由第三方发布的情况下。

-mfloat-abi=hard生成的代码采用硬浮点(FPU)调用接口。这样要求所有库和应用程序必须采用这同一个参数来编译，否则连接时会出现接口不兼容错误。

我们对main.c文件使用硬件浮点重新编译：

翻译成的汇编代码如下：

start.s:

.global _start

#define USER_MODE 0x10

_start:

@ 设置为所有模式都可以访问协处理器,cortex-A8手册 3.2.27

mov r0, #0xfffffff

mcr p15, 0, r0, c1, c0, 2

@ 使能NEON and VFP协处理器,NEON and VFP enable bit.

@ 设置fpexc的30位为1去使能NEON and VFP,cortex-A8 手册 13.4.3

ldr r0, =1<<30

fmxr fpexc, r0

@设置CPU为user模式

mov r0,#USER_MODE

msr cpsr_c,r0

@跳到main函数

ldr sp,=0x34000

bl main

stop:

b stop

main.c:

int main()

{

float f1,f2,f3;

f1 = 1.24;

f2 = 1.22;

f3 = f1 + f2;

return 0;

}

Makefile:

CC=arm-none-eabi-gcc

AS=arm-none-eabi-as

LD=arm-none-eabi-ld

OBJDUMP=arm-none-eabi-objdump

RM=rm -rf

CFLAG=-g -c -mfpu=neon -mfloat-abi=softfp

ASFLAG=-g -c -mfpu=neon -mfloat-abi=softfp

OBJ=start.o main.o

#设置编译模式

%.o:%.S

$(CC) $(ASFLAG) $< -o $@

%.o:%.c

$(CC) $(CFLAG) $< -o $@

all:$(OBJ)

$(LD) -Ttext=0x20000 $^ -o arm.elf

$(OBJDUMP) -D arm.elf > arm.dis

clean:

$(RM) *.o arm.dis arm.elf