前言

操作系统课程任务探讨 GCC for openEuler 的特性和优势

什么是 GCC for openEuler？

GCC for openEuler 基于开源 GCC-10.3 版本（GCC 官网，2021年4月发行）开发，并进行了优化和改进，实现软硬件深度协同优化，挖掘 OpenMP、SVE 向量化、数学库等领域极致性能。它是一种 Linux 下针对鲲鹏920处理器的高性能编译器。GCC for openEuler 默认使用场景为 TaiShan 服务器、鲲鹏920 处理器、Arm 架构，操作系统为 CentOS 7.6、openEuler 22.03、openEuler 20.03 等。

实验步骤

步骤1：购买并配置华为云服务器

1.1 注册华为云账号

访问华为云官网：打开浏览器，访问华为云官网。
注册账号：
- 点击页面右上角的“注册”按钮。
- 按照提示填写必要的信息（邮箱、密码、验证码等）完成注册。
- 可能需要验证邮箱，请按照邮件中的指示完成验证。

1.2 登录华为云控制台

登录账号：使用刚注册的账号和密码登录华为云控制台。
实名认证：
- 如果是首次登录，可能需要进行实名认证。按照提示提交相关身份证明文件，完成实名认证。

1.3 创建虚拟私有云 (VPC)

创建云服务器需要先创建虚拟私有云。

注意：区域选择华北北京四，下一步也是。

1.4 创建弹性云服务器（ECS）

进入 ECS 控制台：
- 登录后，点击页面顶部导航栏中的“产品”。
- 在下拉菜单中选择“弹性云服务器”。
创建服务器：
- 点击“创建弹性云服务器”按钮。
选择区域和可用区：
- 区域：选择华北-北京四。
- 可用区：选择可用区1。
选择规格：
- 根据需求选择合适的实例规格。
- 推荐配置：
  - CPU：至少4核。
  - 内存：8GB及以上。
- 示例配置：
选择镜像：
- 推荐选择市场镜像，选择 openEuler 22.03-LTS-SP2，点击选择。
存储配置：
- 根据需求选择系统盘和数据盘的大小。
- 默认配置通常已足够，或者设置为50G。
选择网络：
- 选择已有的网络或创建新的 VPC（虚拟私有云）。
- 虚拟私有云是前面一步创建的。
- 确保服务器具有公网 IP 地址，以便从 Windows 远程连接。
安全组配置：
- 安全组：选择默认安全组或创建新的安全组。
- 选择通用的安全组即可。
- 开放端口：确保至少开放 22 端口（SSH）。
公网访问

如图配置
云服务器管理配置密码
- 登录方式：选择“密码登录”。
- 设置密码：输入并确认 root 用户的密码。请记住此密码。
- 名称自己取
确认订单并创建：
- 检查所有配置是否正确。
- 点击“立即购买”完成服务器创建。
获取服务器信息：
- 创建完成后，在 ECS 管理列表中找到新创建的服务器。
- 记录下服务器的 公网 IP 地址。

步骤2：连接到服务器

你可以使用 PuTTY 或 Windows 自带的 SSH 客户端 连接到你的服务器。以下以 PuTTY 为例进行说明。

2.1 下载并安装 PuTTY

下载 PuTTY：
- 访问 PuTTY 官网。
- 下载适用于 Windows 的最新版本 PuTTY 安装包。
安装 PuTTY：
- 双击下载的安装包，按照提示完成安装。

2.2 使用 PuTTY 连接服务器

打开 PuTTY：
- 安装完成后，双击桌面上的 PuTTY 图标打开程序。
配置连接：
- Host Name (or IP address)：输入你的服务器公网 IP 地址（如 123.45.67.89）。
- Port：默认是 22。
- Connection type：选择 SSH。
保存会话（可选）：
- 在“Saved Sessions”字段输入一个名称，如 euler。
- 点击“Save”按钮，方便下次快速连接。
连接：
- 点击“Open”按钮。
接受安全警告：
- 第一次连接时，PuTTY 会弹出一个安全警告窗口，点击“Yes”继续。
登录：
- Login as：输入 root，按 Enter。
- Password：输入你在创建服务器时设置的密码（输入时不会显示），按 Enter。
注意：如果密码输入错误，请重新尝试或检查服务器设置。

可能会遇到的问题：
- 没有密码登录方式：
  
  这是因为 sshd_config 文件中的 PasswordAuthentication 设置为 no，需要修改为 yes。在华为云控制台中找到服务器，点击右侧的管理，然后点击远程登录。
  
  随后可以在这个页面通过密码登录：
  
  然后打开 /etc/ssh/sshd_config 文件，找到 PasswordAuthentication no，修改为 yes, PermitRootLogin 也修改为 yes：
```
vi /etc/ssh/sshd_config
```
  注意：按 i 进入编辑模式，找到 PasswordAuthentication no，修改为 yes，同时 PermitRootLogin 也修改为 yes，注意这里一共修改三个位置。
  
  修改完之后按esc退出编辑模式，输入:wq退出并保存。
  
  然后重启配置文件服务：
```
sudo systemctl restart sshd

service sshd restart
```
  之后就可以通过密码登录了。

步骤3：获取 GCC for openEuler 软件包到服务器

3.1 从本机上传

在华为云镜像下载对应镜像到本地。

为了将本地的 gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz 上传到服务器，可以使用 WinSCP 工具。

3.1.1 下载并安装 WinSCP

下载 WinSCP：
- 访问 WinSCP 官网。
- 下载最新版本的 WinSCP 安装包。
安装 WinSCP：
- 双击下载的安装包，按照提示完成安装。

3.1.2 使用 WinSCP 上传文件

打开 WinSCP：
- 安装完成后，启动 WinSCP。
配置连接：
- File protocol：选择 SFTP。
- Hostname：输入你的服务器公网 IP 地址（如 123.45.67.89）。
- Port number：默认是 22。
- Username：输入 root。
- Password：输入你在创建服务器时设置的密码。
连接服务器：
- 点击“Login”按钮连接服务器。
- 如果是第一次连接，可能会提示确认服务器的主机密钥，点击“是”继续。
上传文件：
- 左侧窗口：显示你本地的文件系统。
- 右侧窗口：显示服务器的文件系统。
- 在左侧导航到你下载的 gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz 文件所在的本地目录。
- 在右侧服务器端，导航到 /opt/aarch64/compiler 目录。如果该目录不存在，可以先在服务器端创建。
  
  创建目录：
  - 在服务器端窗口中，右键点击空白区域，选择 “New” > “Directory”。
  - 输入目录名 compiler，点击 “OK”。
  - 重复上述操作在 /opt/aarch64 下创建 compiler 目录（如果尚未存在）。
- 将 gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz 文件从左侧窗口拖拽到右侧窗口的 /opt/aarch64/compiler 目录中。
确认上传：
- 上传完成后，在服务器端的 /opt/aarch64/compiler 目录下应该能看到 gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz 文件。

3.2 使用 wget 下载

3.2.1 创建目录

mkdir -p /opt/aarch64/compiler

cd /opt/aarch64/compiler

然后使用 wget 下载，所需网址来自华为云镜像。

按日期排序，选中最新的版本，然后复制链接地址，使用 wget 下载：

# 下载 gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz，当前目录为 /opt/aarch64/compiler

wget https://mirrors.huaweicloud.com/gcc/releases/gcc-12.3.1-2024.09/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz -P /opt/aarch64/compiler

3.2.2 完整性校验

下载 sha256sum 文件：

复制链接地址，使用 wget 下载：

# 下载 sha256sum 文件

wget https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/archive/compiler/kunpeng_gcc/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz.sha256

然后进行校验：

sha256sum -c gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz.sha256

如果文件完整，会显示如下信息：

gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz: OK

注意：如果下载的版本与示例不同，相应的文件名也要改变，这里只是一个示例。

步骤4：安装 GCC for openEuler

4.1 创建安装目录

登录到服务器：
- 使用 PuTTY 登录到你的服务器（参考步骤2）。
创建安装目录：

如果未创建安装目录，执行以下命令：
```
mkdir -p /opt/aarch64/compiler
```
进入安装目录：
```
cd /opt/aarch64/compiler
```

4.2 将软件包上传到服务器

注意：如果已经通过 WinSCP 上传文件到 /opt/aarch64/compiler 或通过 wget 下载到该目录，可以跳过此步骤。

4.3 解压缩软件包

查看当前目录内容：
```
ls
```
- 确认 gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz 文件存在。
解压缩软件包：
```
tar -xf gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux.tar.gz
```
- tar：Unix 下常用的打包工具。
- -x：解包。
- -f：指定文件名。
查看解压后的内容：
```
ls
```
- 应该看到一个名为 gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux 的目录。

步骤5：配置环境变量

配置环境变量可以让系统识别新安装的 GCC 编译器。推荐使用编辑 /etc/profile 文件的方法，因为它更简单。

5.1 编辑 `/etc/profile` 文件

打开 /etc/profile 文件：
```
vi /etc/profile
```
- vi：一种文本编辑器。
- /etc/profile：系统级环境变量配置文件。
进入插入模式：
- 按下 i 键，进入插入模式。
添加环境变量配置：

在文件末尾添加以下内容：
```
# GCC for openEuler 环境变量配置

export PATH=/opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin:$PATH

export INCLUDE=/opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/include:$INCLUDE

export LD_LIBRARY_PATH=/opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
解释：
- PATH：告诉系统在执行命令时在哪些目录查找可执行文件。
- INCLUDE：指定编译器的头文件目录。
- LD_LIBRARY_PATH：指定系统在运行程序时查找共享库的路径。
- 如果下载的版本不同，相应的路径也要改变。
保存并退出：
- 按下 Esc 键退出插入模式。
- 输入 :wq，然后按 Enter 键保存并退出 vi 编辑器。

5.2 使环境变量生效

执行以下命令：
```
# 使配置生效，这个命令无需考虑当前目录在哪

source /etc/profile
```
- source：在当前 shell 中读取并执行指定文件中的命令。
- 这样，无需重新登录，环境变量的更改立即生效。

5.3 验证环境变量配置

查看 PATH 环境变量：
```
echo $PATH
```
- 确认输出中包含 /opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin。
查看 INCLUDE 环境变量：
```
echo $INCLUDE
```
- 确认输出中包含 /opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/include。
查看 LD_LIBRARY_PATH 环境变量：
```
echo $LD_LIBRARY_PATH
```
- 确认输出中包含 /opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/lib64。

5.4 注意事项

安装路径不同：如果安装路径与上述不同，请相应修改环境变量中的路径。

例如，如果安装在 /usr/local/gcc-12.3.1，则配置应为：

export PATH=/usr/local/gcc-12.3.1/bin:$PATH

export INCLUDE=/usr/local/gcc-12.3.1/include:$INCLUDE

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/gcc-12.3.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

顺序重要：确保新添加的路径在 $PATH 等变量的前面，否则系统会优先使用默认路径下的 GCC 版本。

步骤6：验证安装

6.1 检查 GCC 版本

执行以下命令：

# 当前目录还是 /opt/aarch64/compiler

gcc -v

应该看到类似如下的输出：

Using built-in specs.

COLLECT_GCC=gcc

COLLECT_LTO_WRAPPER=/opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/libexec/gcc/aarch64-linux-gnu/12.3.1/lto-wrapper

Target: aarch64-linux-gnu

Configured with: ... (相关配置)

Thread model: posix

Supported LTO compression algorithms: zlib zstd

gcc version 12.3.1 (gcc for openEuler 2.3.8)

注意：

gcc version 行应显示你安装的 GCC for openEuler 版本信息，如 gcc for openEuler 2.3.8。
如果显示的是其他版本，如系统默认的 GCC，请检查环境变量配置是否正确。

6.2 解决可能的问题

命令未找到：
- 确认环境变量 PATH 是否正确配置，且包含了 GCC 的 bin 目录。
- 确认 GCC 软件包是否正确上传并解压。
版本不正确：
- 确认解压的目录是否正确，且环境变量指向正确的 GCC 安装路径。
- 重新执行 source /etc/profile，确保环境变量已生效。

目前用到的命令简要说明

以下是安装过程中用到的一些常用命令及其说明，供参考：

mkdir -p /path/to/directory：
- 创建一个目录，包括必要的父目录。
- 例如：mkdir -p /opt/aarch64/compiler。
cd /path/to/directory：
- 切换当前工作目录到指定路径。
- 例如：cd /opt/aarch64/compiler。
ls：
- 列出当前目录下的文件和子目录。
- 常用选项：
  - -l：长格式显示，包含详细信息。
  - -a：显示所有文件，包括隐藏文件。
tar -xf file.tar.gz：
- 解压缩 .tar.gz 文件。
- -x：解包。
- -f：指定文件名。
vi /etc/profile：
- 使用 vi 编辑器打开 /etc/profile 文件。
- 基本操作：
  - i：进入插入模式。
  - Esc：退出插入模式。
  - :wq：保存并退出。
  - :q!：不保存强制退出。
echo $VARIABLE：
- 显示环境变量 VARIABLE 的值。
- 例如：echo $PATH。
source /etc/profile：
- 重新加载 /etc/profile 文件，使环境变量更改立即生效。
gcc -v：
- 显示 GCC 的版本信息。

步骤7：测试向量化

我们需要测试由系统默认 GCC 和 GCC for openEuler 编译的程序的性能差异。这需要分别使用两个版本的 GCC 编译相同的程序，并对比运行结果。

确认是否有默认的 GCC

# 执行下载 gcc

yum install gcc -y

发现结果如下：

然后查看默认 GCC 是什么：

which gcc

发现结果如下：

这说明系统中已经安装了一个较为标准的 GCC（版本为 10.3.1），但是目前默认 GCC 版本是 GCC for openEuler（12.3.1），并且这个编译器路径指向了 /opt/aarch64/compiler/...。

目标：我们需要将两个版本的 GCC 区分开，以便在实验中分别使用它们。可以通过指定不同的路径来调用系统的 GCC 10.3.1 和 GCC for openEuler 12.3.1 进行对比实验。

区分两个版本的 GCC

目前 which gcc 返回的是 /opt/aarch64/compiler/...，这意味着系统路径被 GCC for openEuler 覆盖了。需要区分两个版本的 GCC。

直接调用 GCC 的完整路径

直接使用 GCC 编译器的完整路径来调用不同的版本，确保使用的是期望的 GCC 编译器。

系统标准 GCC（版本 10.3.1）：
- 系统 GCC 通常安装在 /usr/bin/gcc，可以通过直接调用完整路径来使用：
```
/usr/bin/gcc --version
```
  这将显示系统标准 GCC 的版本。
GCC for openEuler（版本 12.3.1）：
- 已知 GCC for openEuler 的路径是 /opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin/gcc。
- 通过调用完整路径来使用这个版本：
```
/opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin/gcc --version
```

具体实验步骤

分别使用 系统标准 GCC 和 GCC for openEuler 来编译和运行程序，并进行对比。

1. 创建并编辑矩阵乘法程序

创建或进入工作目录：
- 路径：/home/gcc_experiment
```
mkdir -p /home/gcc_experiment

cd /home/gcc_experiment
```

创建 C 文件：

文件路径：/home/gcc_experiment/matrix_mul.c
```
vi matrix_mul.c
```

在编辑器中粘贴以下代码：

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <time.h>

#include <omp.h>

void multiply(int n, double **A, double **B, double **C) {

    int i, j, k;

    #pragma omp parallel for private(i, j, k) shared(A, B, C)

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

        for (j = 0; j < n; j++) {

            C[i][j] = 0.0;

            for (k = 0; k < n; k++) {

                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];

            }

        }

    }

}

int main() {

    int i, j, n;

    double **A, **B, **C;

    clock_t start, end;

    for (n = 100; n <= 1500; n += 100) {

        // 动态分配内存

        A = (double **)malloc(n * sizeof(double *));

        B = (double **)malloc(n * sizeof(double *));

        C = (double **)malloc(n * sizeof(double *));

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

            A[i] = (double *)malloc(n * sizeof(double));

            B[i] = (double *)malloc(n * sizeof(double));

            C[i] = (double *)malloc(n * sizeof(double));

        }

        // 初始化矩阵

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

            for (j = 0; j < n; j++) {

                A[i][j] = rand() / (double)RAND_MAX;

                B[i][j] = rand() / (double)RAND_MAX;

            }

        }

        // 矩阵乘法

        start = clock();

        multiply(n, A, B, C);

        end = clock();

        printf("Matrix size %d: %f seconds\n", n, ((double)(end - start)) / CLOCKS_PER_SEC);

        // 释放内存

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

            free(A[i]);

            free(B[i]);

            free(C[i]);

        }

        free(A);

        free(B);

        free(C);

    }

    return 0;

}

保存并退出（Esc -> :wq）。

2. 使用系统 GCC（10.3.1）进行编译和运行

编译程序：
- 路径：仍然在 /home/gcc_experiment
```
/usr/bin/gcc matrix_mul.c -o matrix_mul_default -fopenmp
```
- 这个命令使用系统默认的 GCC（10.3.1）进行编译，生成可执行文件 matrix_mul_default。
运行程序并记录结果：
```
./matrix_mul_default > default_results.txt
```
- 该命令将运行结果保存到文件 default_results.txt 中。

3. 使用 GCC for openEuler（12.3.1）进行编译和运行

编译程序：
- 路径：继续在 /home/gcc_experiment
```
/opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin/gcc matrix_mul.c -o matrix_mul_optimized -fopenmp -O3
```
- 使用 GCC for openEuler（12.3.1）进行编译，并且使用 -O3 进行优化。
运行程序并记录结果：
```
./matrix_mul_optimized > optimized_results.txt
```
- 运行结果保存到 optimized_results.txt 中。

多次测试取平均值

# euler 开启向量化：-ftree-vectorize

/root@ecs-euler gcc_experiment# /opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin/gcc matrix_mul.c -o matrix_mul_euler_ftree_vectorize -fopenmp -O3 -ftree-vectorize

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_euler_ftree_vectorize > matrix_mul_euler_ftree_vectorize_1.txt

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_euler_ftree_vectorize > matrix_mul_euler_ftree_vectorize_2.txt

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_euler_ftree_vectorize > matrix_mul_euler_ftree_vectorize_3.txt

# euler 不开启向量化

/root@ecs-euler gcc_experiment# /opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin/gcc matrix_mul.c -o matrix_mul_euler_no_ftree_vectorize -fopenmp -O3

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_euler_no_ftree_vectorize > matrix_mul_euler_no_ftree_vectorize_1.txt

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_euler_no_ftree_vectorize > matrix_mul_euler_no_ftree_vectorize_2.txt

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_euler_no_ftree_vectorize > matrix_mul_euler_no_ftree_vectorize_3.txt

# 默认 gcc

/root@ecs-euler gcc_experiment# /usr/bin/gcc matrix_mul.c -o matrix_mul_default -fopenmp

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_default > matrix_mul_default_1.txt

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_default > matrix_mul_default_2.txt

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_default > matrix_mul_default_3.txt

# euler 针对鲲鹏芯片调整，开启向量化

/root@ecs-euler gcc_experiment# /opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin/gcc matrix_mul.c -o matrix_mul_euler_kunpeng_ftree_vectorize -fopenmp -O3 -ftree-vectorize -mcpu=thunderx2t99

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_euler_kunpeng_ftree_vectorize > matrix_mul_euler_kunpeng_ftree_vectorize_1.txt

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_euler_kunpeng_ftree_vectorize > matrix_mul_euler_kunpeng_ftree_vectorize_2.txt

/root@ecs-euler gcc_experiment# ./matrix_mul_euler_kunpeng_ftree_vectorize > matrix_mul_euler_kunpeng_ftree_vectorize_3.txt

数据导出和分析

使用 WinSCP 将结果文件下载到本地：
本地绘图示例：

可以看出，GCC for openEuler 在针对鲲鹏芯片的优化上，以及在向量化优化上的效果，进而为后续的性能优化提供参考。

总结

通过实验，我们可以验证 GCC for openEuler 在针对鲲鹏芯片的优化上，以及在向量化优化上的效果，进而为后续的性能优化提供参考。

接下来，我们将继续测试其他三个编译优化指令，以及评估 GCC for openEuler 在特定优化场景下的性能提升。

步骤8：测试其他三个编译优化指令

有了前面测试向量化效果的基础，这部分详细介绍如何通过另外三个不同的实验，评估 GCC for openEuler 相较于系统默认 GCC 在特定优化场景下的性能提升。每个实验针对不同的应用场景，使用相应的编译优化选项，通过编写测试程序、编译运行、记录执行时间，并最终绘制对比图，直观展示优化效果。

测试环境

在开始实验前，请确保以下环境配置正确，这些配置由前面的步骤提供：

硬件：配备 Kunpeng 920 处理器的服务器或工作站。
操作系统：最新版本的 openEuler。
编译器：
- GCC for openEuler：安装路径 /opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin/gcc
- 系统默认 GCC：安装路径 /usr/bin/gcc（版本 10.3.1）
工具：
- Python：用于绘图，建议安装 matplotlib 和 pandas 库。
```
pip install matplotlib pandas
```
- 文件传输工具：如 WinSCP，用于下载结果文件到本地计算机。

实验概述

本部分包含三个部分，每部分针对不同的性能优化场景：

动态寻址（Dynamic Addressing）
浮点优化（Float Optimization）
内存优化（Memory Optimization）

每个实验包括以下步骤：

编写测试程序
使用两种编译器编译程序，应用相应的优化选项
运行程序，记录执行时间
收集结果并进行对比分析

1. 动态寻址

场景：

适用于需要处理大规模数组或数据结构的应用，如科学计算、数据分析和机器学习等领域。

优化选项：

-mcmodel=large：允许程序访问更大的数据段，适合处理超过默认模型限制的大数组。

目标：

评估使用 -mcmodel=large 选项后，程序在处理大数组时的性能改进，具体体现在执行时间的减少上。

代码说明：

该程序动态分配一个大数组，初始化数组元素后计算数组元素的和，并记录执行时间。

实验步骤：

创建测试程序

创建文件 dynamic_addressing.c：

vi dynamic_addressing.c

粘贴以下代码：

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <time.h>

int main(int argc, char *argv[]) {

    if(argc != 2) {

        printf("用法: %s <N>\n", argv[0]);

        return 1;

    }

    long N = atol(argv[1]);

    double *array = malloc(N * sizeof(double));

    if(!array) {

        perror("内存分配失败");

        return 1;

    }

    // 初始化数组

    for(long i = 0; i < N; i++) {

        array[i] = (double)i * 0.1;

    }

    clock_t start = clock();

    // 简单数组求和

    double sum = 0.0;

    for(long i = 0; i < N; i++) {

        sum += array[i];

    }

    clock_t end = clock();

    double time_spent = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC;

    printf("%ld,%f\n", N, time_spent);

    free(array);

    return 0;

}

创建 CSV 文件头

# 路径：/home/gcc_experiment

echo "N,Execution Time (seconds)" > dynamic_addressing_default.csv

echo "N,Execution Time (seconds)" > dynamic_addressing_openEuler.csv

2. 浮点优化

场景：

适用于需要进行大量浮点运算的应用，如图形处理、物理模拟和机器学习算法，尤其在速度优先而非精度优先的情况下。

优化选项：

-ffast-math：启用激进的浮点优化，允许编译器重新排序浮点运算、忽略某些精度保证等，以提高计算速度。

目标：

评估启用 -ffast-math 后，程序在浮点运算中的性能提升，通过记录执行时间变化来反映优化效果。

代码说明：

该程序初始化两个浮点数组，计算它们的和并累加，记录执行时间。

实验步骤：

创建测试程序

创建文件 float_optimization.c：

vi float_optimization.c

粘贴以下代码：

#include <stdio.h>

#include <math.h>

#include <stdlib.h>

#include <time.h>

int main(int argc, char *argv[]) {

    if(argc != 2) {

        printf("用法: %s <N>\n", argv[0]);

        return 1;

    }

    long N = atol(argv[1]);

    double *a = malloc(N * sizeof(double));

    double *b = malloc(N * sizeof(double));

    double *c = malloc(N * sizeof(double));

    if(!a || !b || !c) {

        perror("内存分配失败");

        return 1;

    }

    // 初始化数组

    for(long i = 0; i < N; i++) {

        a[i] = sin((double)i) * sin((double)i);

        b[i] = cos((double)i) * cos((double)i);

    }

    clock_t start = clock();

    // 点积运算

    double sum = 0.0;

    for(long i = 0; i < N; i++) {

        c[i] = a[i] + b[i];

        sum += c[i];

    }

    clock_t end = clock();

    double time_spent = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC;

    printf("%ld,%f\n", N, time_spent);

    free(a);

    free(b);

    free(c);

    return 0;

}

创建 CSV 文件头

echo "N,Execution Time (seconds)" > float_optimization_default.csv

echo "N,Execution Time (seconds)" > float_optimization_openEuler.csv

3. 内存优化

场景：

适用于对内存使用敏感的应用，如嵌入式系统、低功耗设备或需要在有限资源上运行的程序，评估编译器在内存管理方面的优化效果。

优化选项：

-fomit-frame-pointer：指示编译器在生成代码时省略帧指针，从而减少内存占用并可能提升执行速度。

目标：

评估该优化选项对程序性能的影响，特别是在需要频繁分配和释放内存的场景中，通过记录执行时间来判断优化效果。

代码说明：

该程序动态分配一个整型数组，初始化数组元素后进行简单的冒泡排序，并记录执行时间。

实验步骤：

创建测试程序

创建文件 memory_optimization.c：

vi memory_optimization.c

粘贴以下代码：

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <time.h>

int main(int argc, char *argv[]) {

    if(argc != 2) {

        printf("用法: %s <N>\n", argv[0]);

        return 1;

    }

    long N = atol(argv[1]);

    int *array = malloc(N * sizeof(int));

    if(!array) {

        perror("内存分配失败");

        return 1;

    }

    // 初始化数组

    for(long i = 0; i < N; i++) {

        array[i] = rand();

    }

    clock_t start = clock();

    // 简单排序（冒泡排序，适用于较小的 N）

    for(long i = 0; i < N; i++) {

        for(long j = 0; j < N - i - 1; j++) {

            if(array[j] > array[j + 1]) {

                int temp = array[j];

                array[j] = array[j + 1];

                array[j + 1] = temp;

            }

        }

    }

    clock_t end = clock();

    double time_spent = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC;

    printf("%ld,%f\n", N, time_spent);

    free(array);

    return 0;

}

创建 CSV 文件头
```
echo "N,Execution Time (seconds)" > memory_optimization_default.csv

echo "N,Execution Time (seconds)" > memory_optimization_openEuler.csv
```
注意：

由于冒泡排序在大数据集上的效率极低，建议将 N 的最大值限制在 15000 以内，以确保合理的执行时间。

自动化编译与运行脚本

测试过程与测试向量化没有太大差别，为了简化实验过程，创建一个脚本 run_all_tests.sh，自动完成编译、运行以及结果记录的步骤。

创建脚本文件

创建脚本文件
```
vi run_all_tests.sh
```

粘贴以下内容

#!/bin/bash

# 定义编译器路径

GCC_DEFAULT="/usr/bin/gcc"

GCC_OPTIMIZED="/opt/aarch64/compiler/gcc-12.3.1-2024.09-aarch64-linux/bin/gcc"

# 定义测试文件和对应的 CSV 文件

declare -A TESTS

TESTS=(

    ["dynamic_addressing"]="dynamic_addressing"

    ["float_optimization"]="float_optimization"

    ["memory_optimization"]="memory_optimization"

)

# 定义 N 值的范围和步长

declare -A N_VALUES

N_VALUES=(

    ["dynamic_addressing"]="1000000 3000000 5000000 7500000 10000000 12000000 15000000 200000000"

    ["float_optimization"]="1000000 1500000 2000000 3000000 5000000 7500000 10000000"

    ["memory_optimization"]="10000 15000 20000 35000 50000 75000 100000"

)

# 清理旧结果并添加表头

for test in "${!TESTS[@]}"; do

    default_csv="${TESTS[$test]}_default.csv"

    optimized_csv="${TESTS[$test]}_openEuler.csv"

    echo "N,Execution Time (seconds)" > "$default_csv"

    echo "N,Execution Time (seconds)" > "$optimized_csv"

done

# 运行每个测试

for test in "${!TESTS[@]}"; do

    default_csv="${TESTS[$test]}_default.csv"

    optimized_csv="${TESTS[$test]}_openEuler.csv"

    echo "Running test: $test"

    for N in ${N_VALUES[$test]}; do

        echo "Testing N = $N"

        # 编译并运行 Default GCC

        if [ "$test" == "dynamic_addressing" ]; then

            $GCC_DEFAULT ${test}.c -o ${test}_default -O3 -mcmodel=large

        elif [ "$test" == "float_optimization" ]; then

            $GCC_DEFAULT ${test}.c -o ${test}_default -O3 -ffast-math -lm

        elif [ "$test" == "memory_optimization" ]; then

            $GCC_DEFAULT ${test}.c -o ${test}_default -O3 -fomit-frame-pointer

        fi

        if [ $? -ne 0 ]; then

            echo "Compilation failed for $test with Default GCC on N=$N"

            continue

        fi

        # 运行 Default GCC 编译的程序并记录结果

        ./$(basename ${test}_default) $N >> "$default_csv"

        # 编译并运行 GCC for openEuler

        if [ "$test" == "dynamic_addressing" ]; then

            $GCC_OPTIMIZED ${test}.c -o ${test}_optimized -O3 -mcmodel=large

        elif [ "$test" == "float_optimization" ]; then

            $GCC_OPTIMIZED ${test}.c -o ${test}_optimized -O3 -ffast-math -lm

        elif [ "$test" == "memory_optimization" ]; then

            $GCC_OPTIMIZED ${test}.c -o ${test}_optimized -O3 -fomit-frame-pointer

        fi

        if [ $? -ne 0 ]; then

            echo "Compilation failed for $test with GCC for openEuler on N=$N"

            continue

        fi

        # 运行 GCC for openEuler 编译的程序并记录结果

        ./$(basename ${test}_optimized) $N >> "$optimized_csv"

    done

done

echo "All tests completed."

保存并退出

在 vi 编辑器中，按 Esc 键，输入 :wq，然后按 Enter 键。
赋予脚本执行权限
```
chmod +x run_all_tests.sh
```
运行脚本
```
# 路径：/home/gcc_experiment

./run_all_tests.sh
```
脚本说明：
- 编译器路径：指定系统默认 GCC 和 GCC for openEuler 的路径。
- 测试定义：使用关联数组定义每个测试的名称和对应的 C 文件。
- N 值定义：为每个测试定义适当的输入规模范围。
- CSV 初始化：为每个测试和编译器组合创建 CSV 文件，并添加表头。
- 编译与运行：
  - 根据测试类型，应用相应的编译选项。
  - 编译失败时，输出错误信息并跳过当前测试。
  - 运行编译后的程序，将输出结果（N 值和执行时间）追加到对应的 CSV 文件中。
- 完成提示：测试全部完成后，输出提示信息。

结果收集与绘图

完成实验后，将生成六个 CSV 文件，分别对应三个测试在系统默认 GCC 和 GCC for openEuler 下的执行时间。接下来，通过 Python 脚本将结果可视化。

使用 WinSCP 或其他文件传输工具，将以下 CSV 文件下载到本地计算机：

dynamic_addressing_default.csv
dynamic_addressing_openEuler.csv
float_optimization_default.csv
float_optimization_openEuler.csv
memory_optimization_default.csv
memory_optimization_openEuler.csv

示例图表：

动态寻址性能对比
浮点优化性能对比
内存优化性能对比

本部分结论

通过上述三个实验，可以评估 GCC for openEuler 在三个优化场景下相较于系统默认 GCC 的性能提升：

动态寻址：
- 场景：处理大规模数据集，如科学计算和数据分析。
- 优化指令：-mcmodel=large。
- 结果：GCC for openEuler 在处理更大规模的数据段时表现更高效，执行时间更短。
浮点优化：
- 场景：需要大量浮点运算的应用，如图形处理和物理模拟。
- 优化指令：-ffast-math。
- 结果：启用浮点优化后，GCC for openEuler 显著提高浮点运算速度，执行时间明显减少。
内存优化：
- 场景：内存使用敏感的应用，如嵌入式系统和低功耗设备。
- 优化指令：-fomit-frame-pointer。
- 结果：GCC for openEuler 通过省略帧指针减少内存占用，提高程序整体执行速度。

综合结论：

GCC for openEuler 在多种优化选项下展现出显著的性能优势，特别是在大规模数据处理、浮点运算优化和内存管理方面。这使其成为在特定硬件和操作系统环境下，追求高性能应用的理想编译器选择。

步骤8 故障排除

在实验过程中，可能会遇到以下常见问题及其解决方法：

1. 编译错误：`undefined reference to 'sincos'`

问题描述：

编译浮点优化实验程序时，出现链接错误，提示 sincos 函数未定义。

解决方法：

确保在编译时链接数学库，使用 -lm 选项。例如：

gcc float_optimization.c -o float_optimization_default -O3 -ffast-math -lm

2. 编译错误：`gcc: error: unrecognized argument ‘-mcmodel=large’`

问题描述：

编译动态寻址实验程序时，出现错误提示 -mcmodel=large 选项未被识别。

解决方法：

确认编译器版本：确保使用的是支持 -mcmodel=large 选项的 GCC 版本。
检查编译器路径：使用正确路径下的 GCC for openEuler。
查看 GCC 文档：参考当前 GCC 版本的文档，确认是否支持该选项。

3. 执行错误：`./dynamic_addressing_openEuler: No such file or directory`

问题描述：

运行编译后的程序时，提示找不到可执行文件。

解决方法：

确认编译成功：检查编译过程是否有错误，确保生成了可执行文件。
检查文件权限：确保可执行文件具有执行权限。
```
chmod +x dynamic_addressing_openEuler
```
确认文件路径：在正确的目录下运行程序。

4. 程序运行时间异常长

问题描述：

内存优化实验中的冒泡排序在大数据集上运行时间极长。

解决方法：

限制 N 值：将 N 的最大值设置在合理范围内（如15000）。
优化算法：考虑使用更高效的排序算法（如快速排序），以减少执行时间。

整个实验的总结与不足

通过实验，测试了 GCC for openEuler 的特性和优势，但是有一点不足是在测试向量化时，默认的 GCC -O3 优化会出奇地快，有待进一步研究。

参考资料：

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在华为云服务器上测试GCC for OpenEuler的特性

前言

什么是 GCC for openEuler？

实验步骤

步骤1：购买并配置华为云服务器

1.1 注册华为云账号

1.2 登录华为云控制台

1.3 创建虚拟私有云 (VPC)

1.4 创建弹性云服务器（ECS）

步骤2：连接到服务器

2.1 下载并安装 PuTTY

2.2 使用 PuTTY 连接服务器

步骤3：获取 GCC for openEuler 软件包到服务器

3.1 从本机上传

3.1.1 下载并安装 WinSCP

3.1.2 使用 WinSCP 上传文件

3.2 使用 wget 下载

3.2.1 创建目录

3.2.2 完整性校验

步骤4：安装 GCC for openEuler

4.1 创建安装目录

4.2 将软件包上传到服务器

4.3 解压缩软件包

步骤5：配置环境变量

5.1 编辑 /etc/profile 文件

5.2 使环境变量生效

5.3 验证环境变量配置

5.4 注意事项

步骤6：验证安装

6.1 检查 GCC 版本

6.2 解决可能的问题

目前用到的命令简要说明

步骤7：测试向量化

确认是否有默认的 GCC

区分两个版本的 GCC

直接调用 GCC 的完整路径

具体实验步骤

1. 创建并编辑矩阵乘法程序

2. 使用系统 GCC（10.3.1）进行编译和运行

3. 使用 GCC for openEuler（12.3.1）进行编译和运行

多次测试取平均值

数据导出和分析

总结

步骤8：测试其他三个编译优化指令

测试环境

实验概述

1. 动态寻址

2. 浮点优化

3. 内存优化

自动化编译与运行脚本

创建脚本文件

结果收集与绘图

本部分结论

步骤8 故障排除

1. 编译错误：undefined reference to 'sincos'

2. 编译错误：gcc: error: unrecognized argument ‘-mcmodel=large’

3. 执行错误：./dynamic_addressing_openEuler: No such file or directory

4. 程序运行时间异常长

整个实验的总结与不足

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5.1 编辑 `/etc/profile` 文件

1. 编译错误：`undefined reference to 'sincos'`

2. 编译错误：`gcc: error: unrecognized argument ‘-mcmodel=large’`

3. 执行错误：`./dynamic_addressing_openEuler: No such file or directory`