Optimizing Code with GCC

現在的編譯器越來越聰明，功能越來越強，從簡單的函數內聯，到複雜的寄存器分析，一系列代碼革命使程序運行得越來越快。大多數時候，更快比更小重要，因爲磁盤空間和內存都變得便宜了。但是在嵌入式系統裏，更小和更快是一樣重要的，所以把代碼進行優化是非常有意義的工作。

如果你已經知道了怎樣用gcc編譯你的代碼，現在是時候讓你的代碼更快或者更小了，這也是本章的內容。如果學有所成的話，你甚至可以讓你的下一個程序既快又小。首先我們快速瀏覽一下編譯器優化理論，然後討論GCC的代碼優化命令行選項，從一般的、體系結構無關的優化，到體系結構相關的優化方法。

雖然本章的示例代碼都是C語言的，但是優化選項是通用的、語言無關的。能把一些優化選項適用到所有語言的編譯器上，是一個編譯器家族最大的優勢，比如GCC編譯器家族就是這樣。

OPTIMIZATION AND DEBUGGING

沒有代碼優化的時候，GCC的一個重要目標是儘量縮短編譯時間，並保證產生的代碼在調試環境下的行爲正確。比如，在優化過的代碼裏，一個變量如果在循環裏多次計算，但是值其實沒有變化，那麼編譯器可以把它移到循環的外面，只計算一次。雖然這是可行了（當然，只要不改變程序的運行結果），但是這使你無法按照源代碼進行調試，因爲計算該變量的代碼被優化掉了。如果沒有優化，你就可以正確的進行調試，檢查變量的值。這就是所謂的“代碼在調試環境下的行爲正確”。

優化能改變代碼的執行流程，但不改變執行結果。所以，優化一般是編碼並調試完成之後才進行的。其實優化過的代碼也是可以進行調試的，只是需要一些技巧。

編譯器優化理論概覽

代碼優化是指分析一段編譯後的代碼，然後決定如何改變它，使它運行的更快，消耗的資源更少。擁有此功能的編譯器叫做優化編譯器（optimizing compilers），最後的輸出代碼叫做優化代碼（optimized code）。

優化編譯器使用幾種辦法來決定哪些代碼可被優化。一種是控制流分析（control flow analysis），即檢查循環和其他控制語句，比如if-then和case，找出程序可能的執行路徑，然後決定哪些執行路徑可以被改進。另一個典型的優化技術是檢查數據是怎樣使用的，即數據流分析（data flow analysis）。此法檢查變量在哪裏是怎樣使用的（或沒被使用），然後應用一系列的方程式到這些使用模式上面，從而找到優化的途徑。

除了本章所述的一些計算機所作的改進外，優化還包括了對程序所使用的算法的改進。典型的比如冒泡排序算法改進成快速排序或希爾排序。這類改進能使程序的性能有本質的提高，比計算機能做的優化強得多，所以優化既是CPU的事情，也是人的事情。

本節定義一個基本塊（basic block）指，只有一個入口和出口，其他地方不包括終止、分支語句的連續代碼段。在一個基本塊內進行的轉化稱爲局部轉化（local transformations），同樣的不是在一個基本塊內的轉化稱爲全局轉化（global transformations）。通常編譯器會進行許多全局或局部的轉化，不過局部轉化總是先做。

雖然本節的例子使用C語言，其實所有GCC編譯器都使用一種中間語言進行這種轉化，這種中間語言比各種編程語言更適合計算機處理。GCC在產生最終的2進制代碼前，會使用一系列不同的中間語言翻譯你的源程序。不過對人類來說，C和其他的高級語言比這些中間語言更好理解。

GCC編譯器還做了很多其他的優化，有些非常細緻，甚至需要專業的編譯器理論知識。這裏列出的優化方法只是基礎，並且能用命令行來進行選擇。

注意

我所知的最經典的編譯器著作，當屬“龍書”《Compilers: Principles, Techniques, and Tools》，因其封面有一個恐龍而得名（Alfred V. Aho, Ravi Sethi, and Jeffrey D. Ullman，Addison Wesley Longman, 1986. ISBN: 0-201-10088-6）。書裏的優化理論介紹比本文詳細的多，並且曾是我的啓蒙書籍。

Code Motion

Code motion是一種優化技巧，是指在Common subexpression elimination（後有詳述）時去掉多餘的代碼。Code motion並不是去掉所有的subexpression，而是在中間語言形式下改變它們的位置，以便能減少它們出現的次數。比如，在嵌套的循環或其他控制結構裏，中間變量的計算次數可能不是最優的，要優化這些程序，編譯器把這些計算語句移到循環更少的地方，並且保證計算結果是一樣的。把計算移出循環的方法我們稱爲loop-invariant code motion。Code motion還用在另一種Common subexpression elimination裏，叫做partial redundancy elimination。

Common Subexpression Elimination

去除多餘的計算是一種標準的優化手段，因爲它能減少程序的指令數，並得到相同的結果。比如，如果一個表達式的參數（所引用的變量）值不變，那麼就可以只計算一次結果，在以後引用該表達式的地方用結果值替代就可以了。這些後來引用該表達式的地方就叫做common subexpressions。比如下例：

Listing 5-1. An Example of a Common Subexpression

#define STEP 3

#define SIZE 100

int i, j, k;

int p[SIZE];

for (i = 0; i < SIZE; ++i) {

j = 2 * STEP;

k = p[i] * j;

}

for循環內的表達式j = 2 * STEP就是一個common subexpression，因爲它的值可以在進入循環之前計算，而且它的參數變量STEP（實際上是一個宏定義）從不改變。Common subexpression elimination (CSE)把for循環內的重複計算去掉，成爲如下形式：

j = 2 * STEP;

for (i = 0; i < 100; ++i) {

k = p[i] * j;

}

雖然這個例子簡單了點，不過能很好的說明問題，CSE去掉了100次對j的計算。CSE能去掉不必要的計算，改善程序性能，並減少了最終文件的大小。

Constant Folding

Constant folding是指去掉在編譯時就能確定的數值計算表達式。這些表達式必須只包含常數值，或者值爲常數的變量。比如，下面的計算表達式都可以用一個賦值語句來替換：

n = 10 * 20 * 400;

i = 10;

j = 20;

ij = i * j;

後面的例子裏，如果i和j在後續的程序裏沒有用到的話，完全可以去除它們的定義。

Copy Propagation Transformations

這是另一種減少或去除多餘計算的方法，即去除那些只是爲了傳遞數值的變量複製操作。看下面的代碼：

i = 10;

x[j] = i;

y[MIN] = b;

b = i;

Copy propagation transformation可能會優化成下面的代碼：

i = 10;

x[j] = 10;

y[MIN] = b;

b = 10;

在本例裏，copy propagation允許把右值變成常數，這樣比搜索和複製變量的值要快得多，並且也能去掉變量給自己賦值的情況。有些情況下，copy propagation並不直接產生優化，但是能簡化代碼，方便其他優化，比如code motion和code elimination。

Constant propagation是一種把變量替換成常量的copy propagation transformation優化方法。Copy propagation主要指去掉不必要的變量間的相互複製，而Constant propagation則指去掉不必要的預定義值到變量的複製。

Dead Code Elimination

DCE是指把那些實際上無用的或多餘的代碼去掉。你可能想問“爲什麼我會寫這樣的代碼呢？”，其實在一個很大的、延續時間很長的項目裏，這是很容易發生的。許多DCE都是在中間語言表示的形式下進行的，因爲它是源代碼更標準的翻譯，更容易發現不必要的中間計算。

Unreachable code elimination是指去除編譯器確定不可能到達的代碼。比如下面的代碼塊：

if ( i == 10 ) {

. . .

} else {

. . .

if ( i == 10) {

. . .

}

第2次對i是否等於10的測試及處理代碼可以去掉，因爲它是不可能到達的。UCE也是在中間代碼形式裏進行的。

If-Conversion

即分支重構，比如把大的if-then-elseif-else結構，重構成多個if語句，這樣能簡化代碼，爲以後的優化提供方便，並去除某些無用的跳轉和分支語句。

Inlining

即把複雜結構或函數調用替換成內聯的代碼以改善性能。Code inlining或loop unrolling都是指把全部或部分循環展開成一系列的直接指令。Function inlining是指用函數執行的指令替代對函數的調用。一般情況下，inlining能減少代碼複雜度，提高性能，因爲不需要多餘的分支跳轉。它還能給common subexpression elimination和code motion提供優化機會。這方面最經典的例子是Duff’s Device，詳見http://en.wikipedia.org/wiki/Duff's_device。

GCC Optimization Basics

GCC處理源代碼時，會把它轉化成一種中間形式。這樣做有幾大好處：、

l 把源代碼變得簡單、低級，使優化點暴露出來；

l 使可能很複雜的結構更容易生成簡單易讀的語法分析樹；

l 使用統一的中間形式使GCC編譯器之間能通用優化策略。

傳統上GCC使用的內部中間形式叫做Register Transfer Language (RTL)，這是一種很低級的語言，GCC把任何代碼（無論什麼級別）轉化成目標代碼之前都先翻譯成這種代碼。對於像GCC的RTL這種非常低級的語言進行的優化也是很“低級”的，比如寄存器分配、堆棧和數據優化等。因爲它很低級，所以不會像你想象的那樣能進行數據類型、數組和變量引用、控制流改變等“高級”的優化。

GCC 4.0的作者們發明了一種新的中間形式static single assignment (SSA)，通過對GCC編譯器產生的語法分析樹進行操作而得到，因此得名Tree SSA。4.0及更高的GCC編譯器在生成Tree SSA之前還有2種中間形式，叫做GENERIC和GIMPLE。GENERIC是通過去除源代碼中語言相關的結構得到的中間形式，GIMPLE則是把GENERIC只讀地址引用進行簡化得到。也許你也看出來了，在到達RTL等級之前，有許多的優化已經在這些相對高級點的層面上先做了。

關於Tree SSA的詳細信息和優化處理的步驟有許多資料可參考，其中一個是2003年的GCC開發者總結，網址爲http://www.linux.org.uk/~ajh/gcc/gccsummit-2003-proceedings.pdf。

What’s New in GCC 4.x Optimization

GCC 4.x家族最重要的變化是引入了中間形式Tree SSA，它提供了更多的優化空間，和更多的參數選項，包括-ftree-ccp, -ftree-ch, -ftree-copyrename, -ftree-dce, -ftree-dominator-opts, -ftree-dse, -ftree-fre, -ftree-loop-im, -ftree-loop-ivcanon, -ftree-loop-linear, -ftree-loop-optimize, -ftree-lrs, -ftree-pre, -ftree-sra, -ftree-ter, and -ftree-vectorize，本章稍候會敘述。由於有了這些重大的改變，原來的通用優化等級-O1、-O2、-O3和-Os都有了變化。除此以外，任何語言的GCC編譯器的優化都更普遍了。

同時由於有IBM的大力支持，GCC 4改進了向量化。向量化發現同一操作應用到多個數據的代碼，並改善其性能。GCC 4可以把16個標量操作合成爲一個向量操作。這個優化方法可以在遊戲、視頻和多媒體應用裏大展身手，因爲這些程序的指令都是對數組向量的重複操作。

GCC 4還改進了數組邊界檢查和棧的內容結構檢查，保護程序免遭流行的緩衝區和棧溢出攻擊。

Architecture-Independent Optimizations

GCC的優化分爲2大類：體系結構無關和體系結構相關。本節介紹體系結構無關的優化，包括計算機體系無關，比如x86；處理器類型無關，比如IA-32處理器；和處理器家族無關，例如Pentium IV (Xeon)。

GCC的優化選項有-O；-On，參數n是介於0到3之間的整數；或者-Os。-O0關閉優化。-O和-O1（又叫作第1級優化）等價，允許編譯器在不大量增加編譯時間的前提下減少代碼量和執行時間。-O2和-O3比-O1的優化等級更高，-Os會最小化代碼量。

本節所有的表格顯示了GCC提供的各種優化選項，如果要關閉相應優化，只需在-f和優化選項名字之間加上no-就行了。比如，要禁止deferred stack pops優化，命令行可以這樣寫：

$ gcc myprog.c -o myprog -O1 -fno-defer-pop

注意

-f表示一個機器無關的操作標誌，即應用一個（大多數情況下）體系結構無關的優化操作。這些標誌選項更改了GCC的默認行爲，但是不需要硬件的特殊支持。通常你可以指定多個標誌。

Level 1 GCC Optimizations

下表列出了-O或-O1時進行的默認優化選項：

Optimization	Description
-fcprop-registers	試圖減少寄存器複製操作的次數
-fdefer-pop	Accumulates function arguments on the stack.
-fdelayed-branch	Utilizes instruction slots available after delayed branch instructions.
-fguess-branch-probability	利用隨機預測器猜測分支的可達性
-fif-conversion	把有條件跳轉變成非分支語句
-fif-conversion2	利用條件執行（要求CPU支持）進行if-conversion優化
-floop-optimize	應用幾個針對循環的優化
-fmerge-constants	合併多個模塊中相等的常量
-fomit-frame-pointer	省略函數楨指針的存儲。只能在不影響調試的系統裏激活
-ftree-ccp	在SSA Trees上進行較少的conditional constant propagation（CCP）優化（只限GCC 4.x）
-ftree-ch	在SSA Trees上執行loop header copying，即去掉一個跳轉指令，並提供code motion優化的機會（只限GCC 4.x）
-ftree-copyrename	在SSA Trees上執行copy renaming，即在複製位置把內部變量的名字改得更接近原始變量的名字（只限GCC 4.x）
-ftree-dce	在SSA Trees上執行dead code elimination (DCE)優化（只限GCC 4.x）
-ftree-dominator-opts	利用支配樹（dominator tree）遍歷來進行一系列優化。A dominator tree is a tree where each node’s children are the nodes that it immediately dominates。這些優化包括constant/copy propagation，redundancy elimination，range propagation，expression simplification和jump threading（減少跳轉語句）（只限GCC 4.x）
-ftree-dse	在SSA Trees上執行dead store elimination (DSE) （只限GCC 4.x）
-ftree-fre	在SSA Trees上執行full redundancy elimination (FRE)，即認爲全路徑計算的表達式會導致冗餘編譯。這和partial redundancy elimination(PRE)相似，不過比它快，找到的冗餘也比較少。（只限GCC 4.x）
-ftree-lrs	在SSA Trees轉化成RTL前，轉化成一般形式，並執行live range splitting。這種方法明確了變量的生存期，爲後續的優化提供幫助（只限GCC 4.x）
-ftree-sra	把聚合體替換成標量，即把對結構體的引用替換成標量數值，避免在不必要的時候把結構體提交到內存裏（只限GCC 4.x）
-ftree-ter	在SSA Trees轉化成RTL前，轉化成一般形式，並執行temporary expression replacement (TER)。把只使用一次的臨時表達式替換成原始定義的表達式，這樣更容易產生RTL代碼，並使產生的RTL代碼有更多的優化機會。（只限GCC 4.x）

第1級優化揉合了代碼大小和速度改進2種優化措施。比如，-tree-dce去掉了無用代碼，於是減少了代碼量；跳轉指令減少使整個程序的棧使用量減少；而-fcprop-registers是性能優化，減少在寄存器間複製數據的次數。

-fdelayed-branch和-fguess-branch-probability是指令調度改進。如果底層CPU支持指令調度，這些優化標誌就試圖使CPU等待下一條指令的等待時間最小化。

-floop-optimize開啓了對循環的優化，包括把常數表達式移出循環和簡化推出循環的條件測試。在更高的第2級優化裏，該標誌還執行strength reduction和循環展開。

-fomit-frame-pointer是非常有用，原因有2個：省下了設置、保存和恢復楨指針的代碼；有時候省下了一個CPU寄存器，可有它用。而負面影響是：沒有了楨指針，調試（比如棧跟蹤，尤其是嵌套很深的函數）變得很難甚至不可能。

-O2優化（第2級優化）包括了第1級的所有優化加上下表列出的另一些優化。應用這些優化將延長編譯時間，不過你的程序性能將得到顯著的提高。

Level 2 GCC Optimizations

當使用-O2優化選項時，下表的優化將默認進行：

Optimization	Description
-falign-functions	把函數對齊到2的指數字節邊界
-falign-jumps	把跳轉指令對齊到2的指數字節邊界
-falign-labels	把標籤對齊到2的指數字節邊界
-falign-loops	把循環對齊到2的指數字節邊界
-fcaller-saves	保存並恢復被函數調用改寫的寄存器
-fcrossjumping	分解等價代碼來減少代碼量
-fcse-follow-jumps	CSE過程中跳過不會到達的目標
-fcse-skip-blocks	CSE過程中可以跳過條件塊
-fdelete-null-pointer-checks	去掉不必要的null指針檢查
-fexpensive-optimizations	執行一些“較昂貴”的優化
-fforce-mem	在寄存器裏保存內存操作數（只限GCC 4.1）
-fgcse	執行一遍全局CSE（Common Subexpression Elimination）
-fgcse-lm	在全局CSE時把裝載指令移到循環外面
-fgcse-sm	在全局CSE時把保存治療移到循環外面
-foptimize-sibling-calls	優化有副作用的或尾遞歸的函數調用
-fpeephole2	執行機器相關的深度優化
-fregmove	Reassigns register numbers for maximum register tying
-freorder-blocks	重新安排函數的基本塊，以便減少分支和提高代碼局部性
-freorder-functions	對於經常調用或極少調用的函數，使用特殊的text段重新安排函數的基本塊，以提高代碼局部性
-frerun-cse-after-loop	在循環優化之後執行一遍CSE
-frerun-loop-opt	執行2此循環優化
-fsched-interblock	在基本塊間調度指令
-fsched-spec	Schedules speculative execution of nonload instructions
-fschedule-insns	重新安排指令以最小化執行延遲
-fschedule-insns2	執行第2次schedule-insns
-fstrength-reduce	用“廉價”的指令代替“昂貴”的指令
-fstrict-aliasing	通知編譯器使用最嚴格的別名規則（aliasing rules）
-fthread-jumps	試圖重新安排跳轉指令的順序，成爲執行的順序
-ftree-pre	在SSA Trees上執行partial redundancy elimination (PRE)
-funit-at-a-time	在開始代碼生成之前對整個文件進行語法分析，以便進行額外的優化，比如重新安排代碼和申明，去掉從不引用的靜態變量和函數等。
-fweb	把每個web（代碼的存活範圍）賦給它自己的僞寄存器，方便後續的優化，例如CSE，dead code elimination和循環優化。

4個-falign-選項強制函數、跳轉指令、標籤和循環對齊到2的指數邊界，原理是內存對齊的數據和結構對計算機有更高的訪問速度。前提是對齊後的代碼被頻繁調用，能彌補因對齊造成的no-op指令的延遲。

-fcse-follow-jumps和-fcse-skip-blocks正如其名，是在前面介紹的CSE過程中執行的優化。使用-fcse-follow-jumps，CSE會跳過不可到達的目標代碼。比如，下面的條件代碼：

if (i < 10) {

foo();

} else {

bar();

}

通常，即使(i < 10)測試爲false，CSE仍要按照全路徑對foo()進行優化。如果你指定了-fcse-follow-jumps，CSE就直接跳到else塊進行優化（bar()）。

-fcse-skip-blocks使CSE可以跳過條件塊。比如你寫了如下的if語句：

if (i >= 0) {

j = foo(i);

}

bar(j);

如果你指定了-fcse-skip-blocks而且i是負值，那麼CSE將直接跳到bar()，越過了原來的if語句。而通常情況下，無論i是什麼值，CSE都需要對if語句進行處理。

-fpeephole2執行CPU相關的深度優化，把較長的指令集替換成較短的、簡練的指令。比如下面的代碼：

a = 2;

for (i = 1; i < 10; ++i)

a += 2;

GCC可能把整個循環替換成賦值語句a=20。使用了-fpeephole2，GCC就在標準的深度優化（比如C語言裏用位操作代替算術操作）之外還進行CPU相關的優化。

-fforce-mem是指在對指針進行運算前，把內存操作數和常量複製到寄存器裏，目的是生成內存引用的common subexpressions，然後用CSE進行優化。前面已經講過，CSE能去除多餘的寄存器裝載指令。

-foptimize-sibling-calls試圖優化掉尾遞歸的或同屬調用（sibling call）的函數。尾遞歸調用是指函數的遞歸調用出現在最後面。比如下面的代碼：

int inc(int i)

{

printf("%d/n" i);

if(i < 10)

inc(i + 1);

}

上面定義的inc()函數，在函數體最後遞歸調用了以i+1爲參數的自身，直到i大於等於10。既然尾遞歸調用的深度是已知的，那麼就可以用一個迭代來消除尾遞歸。-foptimize-sibling-calls就試圖進行這種優化。同屬調用（sibling call）也是指函數調用出現在尾上下文（tail context，比如return語句）中。

GCC Optimizations for Code Size

選項-Os變得越來越流行，因爲它包含了第2級優化裏除增加代碼量以外的所有優化。-Os還應用了一些減少代碼量的額外優化。代碼量在這裏不是指程序文件在磁盤裏佔用的存儲空間，而是指程序運行時佔用的內存空間。注意，-Os會自動屏蔽下面的優化選項：

• -falign-functions

• -falign-jumps

• -falign-labels

• -falign-loops

• -fprefetch-loop-arrays

• -freorder-blocks

• -freorder-blocks-and-partition

• -ftree-ch

分別使用-O2和-Os編譯程序，然後對比它們的性能和內存用量是很有意義的。比如，我發現最新的Linux內核下使用-O2和-Os編譯的程序擁有幾乎相同的運行時性能，但是後者的運行時內存用量卻少了15%。當然，你的環境下可能有不同的發現。

Level 3 GCC Optimizations

指定-O3優化選項除了包括第1級，第2級的所有優化外，還包括：

l -fgcse-after-reload：在重新裝載時執行一遍額外的load elimination；

l -finline-functions：把所有的“簡單”函數內聯到調用者中；

l -funswitch-loops：Moves branches with loop invariant conditions out of loops

注意

如果使用了多個-O選項，最後的那個決定一切。所以，命令gcc -O3 foo.c bar.c -O0 -o baz將不執行任何優化，因爲-O0出現在最後。

Manual GCC Optimization Flags

除了前面講的幾個-O選項能進行的優化外，GCC還有幾個只能用-f指定的優化選項，如下表所示：

Flag	Description
-fbounds-check	對訪問數組的索引進行檢查
-fdefault-inline	把C++成員函數默認爲內聯
-ffast-math	設置： -fno-math-errno -funsafe-math-optimizations -fno-trapping-math 選項
-ffinite-math-only	禁止檢查NaN和無窮大的參數或結果
-ffloat-store	禁止在寄存器裏存儲浮點數值
-fforce-addr	在寄存器裏存儲內存常量
-ffunction-cse	在寄存器裏存儲函數地址
-finline	把用inline關鍵字指定的函數內聯展開
-finline-functions	在調用者裏把簡單的函數內聯
-finline-limit=n	指定內聯函數的僞指令數不超過n
-fkeep-inline-functions	保持內聯函數仍爲可調用的函數
-fkeep-static-consts	保留用static const申明但從未引用過的變量
-fmath-errno	設置數學函數的errno執行時成爲單條指令
-fmerge-all-constants	把模塊間相同值的變量合併
-ftrapping-math	Emits code that generates user-visible traps for FP operations
-ftrapv	產生代碼捕捉有符號值的運算溢出
-funsafe-math-optimizations	禁止對浮點操作進行錯誤檢查和一致性測試

上面列出的選項很多都有關浮點操作。在進行這些效果不確定的優化的同時，優化器會背離嚴格的ISO和/或IEEE標準，尤其是對數學函數和浮點運算。在浮點運算量巨大的應用裏，這樣做可能有顯著的性能提升，但是代價就是放棄了對標準的遵守。在某些情況下，這種放棄是可以接受的，當然最終決定權在你的手裏。

注意

不是所有的GCC優化選項都可以用這些標誌來控制。有些優化選項是完全自動進行的，而且只對代碼進行小的修改。只要你使用了-O，就不能禁止這些優化。

Processor-Specific Optimizations

傳統上，爲目標機器定製的優化並不被提倡，因爲它們依賴許多目標系統的信息。GCC利用這些信息產生特殊的代碼，使用處理器特有的屬性或避免已知的缺陷。

在寫這本書以前，我通常只用-O2來優化我的程序，把剩下的事都交給編譯器。寫完這本書以後，我感覺自己的能力更強了，並給程序增加了一些被證明很有用的編譯選項，即在特定情況下的特定優化選項。下面的文字都是指導性的，因爲畢竟你比我更懂自己的代碼。

Automating Optimization with Acovea

即使你把本文的內容忘的差不多了，你肯定還是知道GCC的選項簡直有無數個。要想給某一個特定的程序和特定的體系結構選擇最好的GCC選項集，根本就是不可能的。所以很多人都做法是，使用標準的優化選項，然後在自己知道的其他選項裏試驗出幾個有用的。這樣做可能是爲了節省開發時間，但是它卻是“可恥”的。

Scott Ladd的Acovea程序（http://www.coyotegulch.com/products/acovea/index.html）提供了一個有趣而且有用的方法，獲得最好的優化選擇，原理是利用進化算法（evolutionary algorithm）模擬自然的選擇。聽起來似乎很神奇，讓我們看看它是怎麼工作的。Acovea應用那些可能改善各種代碼的優化算法，檢查結果，然後保留那些能使代碼性能提高的優化。這和自然選擇過程的第一步在概念上非常相似。Acovea然後自動把滿意的優化算法傳給後續的選擇過程，這樣一步步應用更多的優化算法。

GCC專家們在網上各處發表了很多進化出“最佳”優化的建議。不過，這些建議可能是相互矛盾的，甚至在你的應用裏不產生效果。Acovea試圖通過反覆的用優化選項編譯代碼，並自動詳細的分析性能，來得到最佳的結果。這種詳盡的分析經歷可以使你學習GCC優化選項中最難懂的部分——選項之間的相互影響。Acovea使你可以自動測試所有的GCC選項組合，幫助你大大加快開發過程，得到最少或編譯最快的程序版本。

Building Acovea

你可以從http://www.coyotegulch.com/products/acovea/index.html上得到Acovea的最新版本。安裝Acovea前需要2個額外的庫：

l coyotl：包含了Acovea用到的許多函數，包括一個定製的隨機數生成器，底層的浮點應用，一個通用的命令行分析器，和改良的排序和驗證工具；

l evocosm：提供了開發進化算法的一個框架。

然後使用簡單的解壓、配置、安裝流程就行了。最後的可執行程序runacovea位於/usr/local/bin（默認）下。

注意

Acovea只支持類Unix和Linux的系統，對Cygwin的支持可能還需要點工作。

Configuring and Running Acovea

Acovea爲你的程序進行的測試選項定義在XML格式的配置文件裏，配置文件的模板可以在http://www.coyotegulch.com/products/acovea/acovea-config.html得到。GCC的版本對這些配置文件非常重要，所以首先得到和你GCC版本相符的配置文件；其次是處理器的類型。下面是一個Acovea配置文件的範例：

<?xml version="1.0"?>

<acovea_config>

<quoted_options value="false" />

<prime command="gcc"

flags="-lrt -lm -std=gnu99 -O1 -march=opteron ACOVEA_OPTIONS

-o ACOVEA_OUTPUT ACOVEA_INPUT" />

<baseline description="-O1"

command="gcc"

flags="-lrt -lm -std=gnu99 -O1 -march=opteron -o ACOVEA_OUTPUT

ACOVEA_INPUT" />

<baseline description="-O2"

command="gcc"

flags="-lrt -lm -std=gnu99 -O2 -march=opteron -o ACOVEA_OUTPUT

ACOVEA_INPUT" />

<baseline description="-O3"

command="gcc"

flags="-lrt -lm -std=gnu99 -O3 -march=opteron -o ACOVEA_OUTPUT

ACOVEA_INPUT" />

<baseline description="-O3 -ffast-math"

command="gcc"

flags="-lrt -lm -std=gnu99 -O3 -march=opteron -ffast-math

-o ACOVEA_OUTPUT ACOVEA_INPUT" />

<baseline description="-Os"

command="gcc"

flags="-lrt -lm -std=gnu99 -Os -march=opteron -o ACOVEA_OUTPUT

ACOVEA_INPUT" />

<flags>

<flag type="enum"

value="-fno-omit-frame-pointer|-momit-leaf-frame-pointer" />

. . ..

…

…

…

<flag type="tuning" value="-finline-limit" default="600" min="100"

max="10000" step="100" separator="=" />

</flags>

</acovea_config>

注意

Acovea可以用於任何GCC編譯，只要給baseline屬性的command元素賦相應的值就行了。

當你準備好了配置文件後，就可以使用runacovea程序進行測試：

runacovea –config config-file-name –input source-file-name

注意

默認情況下，Acovea把速度和性能放在首位，不過也可以指定-size選項使runacovea首先優化代碼量。

執行runacovea能得到很多的輸出，因爲它使用許多優化的排列組合進行測試，最終的輸出可能是如下樣子：

Acovea completed its analysis at 2005 Nov 24 08:45:34

Optimistic options:

-fno-defer-pop (2.551)

-fmerge-constants (1.774)

-fcse-follow-jumps (1.725)

-fthread-jumps (1.822)

Pessimistic options:

-fcaller-saves (-1.824)

-funswitch-loops (-1.581)

-funroll-loops (-2.262)

-fbranch-target-load-optimize2 (-2.31)

-fgcse-sm (-1.533)

-ftree-loop-ivcanon (-1.824)

-mfpmath=387 (-2.31)

-mfpmath=sse (-1.581)

Acovea's Best-of-the-Best:

gcc -lrt -lm -std=gnu99 -O1 -march=opteron -fno-merge-constants

-fno-defer-pop -momit-leaf-frame-pointer -fno-if-conversion

-fno-loop-optimize -ftree-ccp -ftree-dce -ftree-dominator-opts

-ftree-dse -ftree-copyrename -ftree-fre -ftree-ch -fmerge-constants

-fcrossjumping -fcse-follow-jumps -fpeephole2 -fschedule-insns2

-fstrict-aliasing -fthread-jumps -fgcse-lm -fsched-interblock -fsched-spec

-freorder-functions -funit-at-a-time -falign-functions -falign-jumps

-falign-loops -falign-labels -ftree-pre -finline-functions -fgcse-after-reload

-fno-inline -fpeel-loops -funswitch-loops -funroll-all-loops -fno-function-cse

-fgcse-las -ftree-vectorize -mno-push-args -mno-align-stringops

-minline-all-stringops -mfpmath=sse,387 -funsafe-math-optimizations

-finline-limit=600 -o /tmp/ACOVEAA7069796 fibonacci_all.c

Acovea's Common Options:

gcc -lrt -lm -std=gnu99 -O1 -march=opteron -fno-merge-constants

-fno-defer-pop -momit-leaf-frame-pointer -fcse-follow-jumps -fthread-jumps

-ftree-pre -o /tmp/ACOVEAAA635117 fibonacci_all.c

-O1:

gcc -lrt -lm -std=gnu99 -O1 -march=opteron -o /tmp/ACOVEA58D74660 fibonacci_all.c

-O2:

gcc -lrt -lm -std=gnu99 -O2 -march=opteron -o /tmp/ACOVEA065F6A10 fibonacci_all.c

-O3:

gcc -lrt -lm -std=gnu99 -O3 -march=opteron -o /tmp/ACOVEA934D7357 fibonacci_all.c

-O3 -ffast-math:

gcc -lrt -lm -std=gnu99 -O3 -march=opteron -ffast-math -o /tmp/ACOVEA408E67B6

fibonacci_all.c

-Os:

gcc -lrt -lm -std=gnu99 -Os -march=opteron -o /tmp/ACOVEAAB2E22A4 fibonacci_all.c

正如你所看到的，Acovea生成了一些最佳的優化選項組合列表，還有一些建議的GCC優化選項信息。

前面也說過，靠手動詳盡的測試所有GCC優化選項並找出它們之間的相互影響，需要相當長的時間。Acovea的最大作用就是自動幫你來做這件事情。要更多的瞭解Acovea，請參考http://www.coyotegulch.com/products/acovea。

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