Gerçek Zamanlı Gömülü Yazılımlarda Derleyici Bayraklarının Etkin Kullanımı Effective Use Of Compiler Flags On Real Time Embedded Software

Transkript

1 Gerçek Zamanlı Gömülü Yazılımlarda Derleyici Bayraklarının Etkin Kullanımı Effective Use Of Compiler Flags On Real Time Embedded Software Barış İYİDİR Adnan KALAY Gökhan İŞBİTİREN Özlem YILMAZ Özet Gerçek zamanlı gömülü yazılımlardaki performans gereklerinin karşılanmasında yazılım geliştirme sürecinde kullanılan araçların seçimi ve bu araçların verimli kullanımının önemi giderek artmaktadır. Gömülü sistemlerin kısa sürede teslim edilme ihtiyaçları yazılım parçalarının yeniden kullanımını zorunlu kılmakta, yeniden kullanımı sağlamak için bütün platformlarda değiştirilmeden kullanılabilecek yazılımlar geliştirmek amaçlanmaktadır. Dolayısıyla platforma özel yapılabilecek optimizasyonlar yazılım içerisinde yapılamamakta bu tür optimizasyonlar derleyicilere bırakılmaktadır. Derleyici bayraklarının etkin kullanımı ile yazılım içerisinde değişiklik yapılmadan istenilen performansa ulaşılabilmektedir[1]. İşlemci mimarilerindeki gelişim ancak derleyicilerin işlemci mimarisini optimum kullanması ile yazılım performansına yansıtılabilmektedir. Derleyicilerin çalışma ilkelerinin bilinmesi ve derleyici dostu kod geliştirilmesi ile derleyiciden en yüksek verimi almak mümkün olmaktadır[2]. Bu çalışma kapsamında derleyici dostu kod yazma kurallarının incelenmesinin yanı sıra PPC603e[3][4] işlemcisi üzerinde koşan ASELSAN da geliştirilen gerçek zamanlı Servo Kontrol uygulama yazılımı üzerinde derleyici bayraklarının etkisi incelenmiş ve gerçek zamanlı yazılımlarda derleyici bayraklarının etkin kullanımı için önerilerde bulunulmuştur. Abstract The performance requirements of real time embedded systems have raised importance on the choice of software development tools and effective use of those tools[1]. Code reuse is becoming indispensable in order to deliver products on time[1]. The aim of using previously developed software on different platforms makes it impossible to apply target specific optimizations on source code and this aim can be achieved by using compiler flags. The reflection of superior processor architecture can only be seen on the software performance only if the compiler can use this architure effectively. The performance of compilers can be optimized with knowledge of compiler working principles and compiler friendly codes[2]. This paper investigates the effect of compiler flags on real time servo control software running on PPC603e[3][4] processor, furthermore this paper explores the rules on writing compiler friendly codes. As a result some suggestions are made in order to provide effective use of compiler flags on real time embedded systems. 1. Giriş Gömülü sistemlerdeki gerçek zaman kısıtları, maliyet faktörleri ve karmaşık sistemlerin kısa sürede teslim edilme gerekleri nedeniyle yazılım performansının belirlenmesinde derleyicilere bağımlılık giderek artmaktadır. Derleyicilerin sunduğu derleme seçeneklerinin gerçek zamanlı gömülü yazılımlarda etkin kullanımı ile yazılım performansının %20-30 oranında arttırabileceği belirtilmiştir[1]. Gömülü bir yazılımda kod işleyişi esnasında uygulama yazılımında harcanan zaman (%90) gerçek zamanlı işletim sisteminde harcanan zamandan çok daha fazla olduğundan uygulama yazılımının performansının arttırılması yazılımın bir bütün olarak performansının arttırılmasına önemli katkı vermektedir. Performans artımı için derleme seçenekleri[5][6] konusunda dikkat edilebileceği gibi yazılım geliştirme aşamasında kodlama konusunda belirli kurallara uyarak derleyiciden daha yüksek bir performans almak mümkün olabilmektedir. Ancak geliştirilen kod parçalarının yeniden kullanılabilirliğini arttırmak için derleyicilerin otomatik olarak yapabileceği optimizasyonların kaynak kod seviyesinde yapılmaması önerilmektedir[1]. Derleyici optimizasyonlarının gerçek zamanlı gömülü yazılım performansındaki etkisi göz önüne alındığında, derleyicilerin çalışma ilkelerinin anlaşılması ve yazılım geliştiricilerin derleyicilerin sağladığı olanakları kullanarak yazılım geliştirmeleri, yazılım maliyeti ve performansı açısından önemli faydalar sağlamaktadır. Derleyici bayraklarının ve kodlama tarzının performansa etkisini araştırmak üzere ASELSAN da

2 geliştirilen gerçek zamanlı Servo Kontrol Uygulama yazılımı üzerinde ölçümler alınmıştır. Çalışma kapsamında Tornado 2.2 aracı ile birlikte sağlanan GCC ver:2.96 derleyicisi ve vxworks 5.5 işletim sistemi kullanılmıştır. Bu çalışmada PPC603e işlemcisi üzerinde alınan ölçümler değerlendirilerek gerçek zamanlı gömülü yazılımların performansını arttırmak için uygulanabilecek yöntemler hakkında bilgi verilecektir. Makalenin ikinci bölümünde kod performansını etkileyen faktörler hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde kodlama tarzının performansa etkisi, dördüncü, beşinci ve altıncı bölümlerde derleyici bayraklarının etkisi PPC603e işlemcisi üzerinde koşan gerçek zamanlı Servo Kontrol yazılımı üzerinde incelenmiştir. Sonuç bölümünde elde edilen sonuçlar değerlendirilerek gerçek zamanlı gömülü yazılımlarda performans artışı sağlayabilecek yöntemler için önerilerde bulunulmuştur. 2. Kod Performansını Etkileyen Faktörler Yazılımlarda hız açısından en önemli kayıplardan birisi bellek erişimidir[7]. Üzerinde işlem yapılacak veri işlemciye ne kadar yakın bir bölgede tutulursa performans o kadar yüksek olmaktadır. Dolayısıyla hız açısından en yüksek verim verilerin yazmaçlarda tutulduğu durumda en düşük verim ise verilerin bellekte tutulduğu durumda elde edilir. Bu nedenle derleyiciler değişkenleri kodlama dil kurallarının izin verdiği ölçüde yazmaçlarda tanımlamaya çalışmaktadır[2]. Genel olarak integer, float ve pointer gibi basit tipler yazmaçlarda tutulur. Adresleri üzerinden işlem yapılan değişkenler adres fiziksel bir alana karşılık geldiğinden yazmaçlarda tanımlanamaz [2]. Ayrıca diziler işaretçi üzerinden işlem gördüklerinden yazmaçlarda tanımlanmaları mümkün değildir. Verinin bellekten okunması sırasında işlemcinin veriyi beklemesi nedeniyle oluşan zaman kaybını önlemek amacıyla verilerin işlem öncesinde okunması önerilmektedir [8] [9]. Bu işlem için işlemcinin hangi veriye ihtiyaç duyacağının doğru tahmin edilmesi gerekmektedir. Doğru tahmin oranını arttırmak için profil e dayalı derleme işlemi yapılabilir [10]. İşlemci için gerekli olan verinin yüklenmesi veri ön bellekte ise birkaç saat dilimi gerektirirken bellekte ise 100 saat diliminden daha fazla süre gerektirmektedir [7]. Bu durum istenilen verinin önceden ön belleğe yüklenmesinin yazılımların performansını belirleyen önemli etkenlerden birisi olduğunu göstermektedir. İşlemcinin ihtiyaç duyduğu verinin önbellekte olma (cache hit) ihtimali beraber kullanılan fonksiyonların bellekte birbirlerine yakın tutulduğu durumda artmaktadır[11]. Fonksiyonlar genel olarak kaynak kodda sıralandığı şekilde bellekte tutulduğundan beraber kullanılan fonksiyonların ardışık olarak kodlanması yazılımın performansını arttıracaktır. Aynı şekilde beraber kullanılan değişkenlerin de birlikte tanımlanması yazılım performansını arttıracaktır. Bu anlamda nesne yönelimli programlama dillerinde aynı sınıfın değişkenleri beraber tanımlandıklarında performansın yüksek olması beklenmektedir [11]. Yazılımların performansını belirleyen en önemli etkenlerden birisi de kod yazma tarzıdır. Kodlama sırasında işlemci için doğru veri boyutunu kullanmak performansı ciddi biçimde etkilemektedir. Yazılım performansını arttırmak için önerilen bir başka yöntemde tipe zorlama (casting) işleminden mümkün olduğu kadar kaçınmaktır[2]. Aritmetik eşitliklerde farklı tiplerden değişkenlerin kullanılması tipe zorlama işlemini gerektirdiğinden performansı düşürmektedir. Fonksiyon çağırma işlemi yazmaçlardaki verilerin belleğe yazılmasını gerektirdiğinden yazılım performansını düşürür. Derleyiciler bu problemi gidermek için fonksiyonların çağrıldıkları yerlere fonksiyon içeriğini kopyalayarak fonksiyon çağırma sırasında oluşabilecek performans kaybını önleyebilmektedir. Bu işleme Function-Inlining adı verilmektedir. Ancak bu işlem kod büyüklüğünü arttıracağından bellek kısıtı olan gömülü sistemlerde kullanılması tavsiye edilmemektedir. 3. Kodlama Kurallarının Performansa Etkisi Kodlama kurallarına dikkat edilerek yazılım performansı yükseltilebilir. Bu işlem için derleyicilerin çalışma kurallarının bilinmesi ve bu kurallara uygun kod yazılması gereklidir. Ayrıca yazılım geliştirilirken yazılımın üzerinde koşacağı donanım göz önüne alınarak veri tiplerinin tanımlanmasının performansı arttıracağı düşünülmektedir[2]. Yazılım geliştiriciler arasında genel olarak fonksiyonlara parametre olan değişkenlerin işaretçi ile geçirildiği zaman performansın daha yüksek olduğu düşünülse de işaretçi ile geçirilen değişken üzerinde yapılan işlem sayısına bağlı olarak (küçük veri boyutları için) performansın değişkenin değerinin geçirilmesine göre daha düşük çıkabileceği belirtilmektedir. Ayrıca gömülü yazılımlarda global değişken kullanımı oldukça yaygındır. Ancak global değişkenlerin erişildikleri her noktada bellekten erişilme zorunlulukları olduğundan performansı kötü etkileyeceği düşünülmektedir[2]. Bunlara ek olarak gömülü yazılımlarda bellek sıkıntısı yaşanabileceğinden genel olarak küçük veri tipleri tanımlanmaya çalışılmaktadır. Ancak bu durumda işlemci yazmaç boyutu ile uyumsuzluk sonucunda performans düşüşü gözlenebilir. Tanımlanan veri tiplerinde negatif değer alamayacak olanların unsigned olarak tanımlanmasının aritmetik işlemler sonrasında işaret bulmak için harcanan zamandan kazandırması

3 nedeniyle yazılım performansını arttıracağı düşünülmektedir. PPC603e işlemcisi üzerinde kodlama kurallarının etkisini incelemek üzere alınan ölçümler Tablo 1 de verilmiştir. Global değişken kullanımı ile lokal değişken kullanımının performans üzerindeki etkisi incelediğinde aynı değişkenin lokal tanımlanmasının global tanımlamasına göre performans açısından %13 lük bir artışa sebep olduğu gözlenmiştir. Bu farkın lokal tanımlanan değişkenlerin yazmaçlarda tanımlanabilmesinden kaynaklandığı düşünülmektedir. Bölme işleminde değişken işaretinin performansa %19 luk bir etkisinin olduğu görülmüştür. Bu sonuç negatif değer alamayacak değişkenlerin unsigned olarak tanımlanmasının performansı yükselteceğini göstermektedir. İşlemci mimarisi ile değişken boyutu arasındaki ilişkinin performansa etkisi float, double ve int, short tipindeki değişkenlerle yapılan toplama işlemi sonuçları incelenerek görülebilir. Her iki durumda da yazmaç boyutu (32 bayt) ile aynı boyuttaki değişken tipleri (float, int) kullanıldığında performansın yüksek olduğu görülmektedir. Fonksiyonlara parametre geçirimi esnasında bir int değişkenin işaretçi ile geçirilmesi durumunda performansın %18 oranında azaldığı görülmektedir. Veri boyutu arttıkça işaretçi ve değer ile geçirme arasındaki performans farkının azaldığı gözlenmiştir. Bu sonuçlar dikkate alındığında küçük veri boyutları için (<40 bayt) parametrelerin değer ile geçirilmesinin performansı yükselteceği düşünülebilir. Tablo 1 Kodlama Kurallarının Performansa Etkisi Kodlama Kuralı İşaretçi ile geçirme & Değer ile geçirme (Yapı 32 bayt) 4. C++ ve Kod Üretim Bayraklarının Performansa Etkisi Performans Artışı (%) 4,55 İşaretçi ile geçirme & Değer ile geçirme (int) 18,00 Global & Lokal Veri kullanımı 13,64 İşaretli veri ile bölme İşlemi & İşaretsiz veri ile bölme İşlemi 19,15 Double ile toplama & float ile toplama 97,56 int ile toplama & Short ile toplama 12,20 Kaynak kod makine diline dönüştürülürken derleyiciler tarafından bazı derleme seçeneklerinde verilen komutlar doğrultusunda düzenlemeler gerçekleştirilir. Yazılım performansını belirleyen en önemli etkenlerden birisi de bellek erişiminin sıklığıdır. Global değişkenler aksi belirtilmediği sürece her erişildikleri noktada bellekten okunurlar veya yazılırlar. Ancak derleyici ye -fno-volatile ve -fno-volatileglobal seçenekleri belirtilerek bu değişkenlerin her noktada bellekten okunması veya yazılması yerine işlemlerden önce bir defa okunması veya işlemler bittikten sonra belleğe yazılması sağlanabilir[5]. Bu şekilde yazılım performansının arttırılabileceği düşünülmektedir. C++ dilinin bazı gerçek zamanlı gömülü yazılımlarda kullanılmasının performans kaybına neden olabileceği belirtilmektedir. Genel olarak kod içerisinde kullanılmayan özelliklerin performans kaybına neden olmayacağı düşünülmesine rağmen özellikle exception handling ve rtti(run time type identification) desteklerinin kod içerisinde kullanılmasa bile performans kaybına neden olabileceği belirtilmiştir[11]. Tablo 2 C++ ve Kod Üretim Bayraklarının Performansa Etkisi Bayrak -fno-exceptions 4,37 -fshort-double 5,78 -fno-volatile + -fno-volatile-global Performans Artışı(%) 4,33 -fstack-check -8,94 -fno-rtti 3,10 ASELSAN da geliştirilen PPC603e işlemcisi üzerinde koşan gerçek zamanlı Servo Kontrol uygulaması üzerinde C++ ve kod üretim bayraklarının performansa etkisini incelemek üzere alınan ölçümler Tablo 2 de verilmiştir. Ölçümlerin alındığı uygulama içerisinde exception handling ve rtti özellikleri kullanılmamasına rağmen bu özelliklerin derleyici seçenekleri ile kapatılması sonucunda performans artışı sağlanmıştır. Global değişkenlerin volatile tanımlanmaması ile bellek erişimi azaltılarak performans artışı sağlanmıştır. Yazılım içerisinde double (8 byte) olarak tanımlanan değişkenlerin derleyici seçeneği ile float (4 byte) işlem görmesi sağlanmıştır. PPC603e işlemcisinde bulunan yazmaçların 32 bit olması sebebiyle bu değişiklik sonucunda önemli performans artışı elde edilmiştir. Gerçek zamanlı gömülü yazılımlarda yığıtların (stack) kontrol edilmesi hataların önlenmesi açısından faydalı olabilmektedir. Ancak bu kontrolün derleyici seçenekleri ile aktif hale getirilmesi durumunda ciddi performans kaybı olmaktadır.

4 5. Genel Optimizasyonların Performansa Etkisi Yazılımın performans ve büyüklük olarak optimizasyonu derleyiciler tarafından sunulan genel -O0 -O1 -O2 -O3 -Os KB KB optimizasyon seçenekleri ile sağlanabilmektedir. Genel optimizasyon seçenekleri ile birden fazla optimizasyon seçeneğini aynı anda aktive etmek mümkün olmaktadır[5]. Bu optimizasyonların etkisinin yazılımın yapısına bağlı olarak değiştiği belirtilmektedir. Genel optimizasyonların PPC603 işlemcisi üzerinde koşan gerçek zamanlı Servo Kontrol uygulaması üzerindeki etkisi Tablo 3 te verilmiştir. Tablo 3 te sadece yazılım performansına etki eden seçenekler listelenmiştir. Performansı değiştirmeyen seçeneklere ait ölçümler verilmemiştir. Tablo 3 Genel Optimizasyonların Performansa Etkisi Bayrak (% 17,5) KB (%17,7) KB (%16,6) Performans Artışı(%) -O1 28,6 -O2 28,76 -O3 28,9 -Os 28,7 -fomit-frame-pointer ~8.0 -fforce-mem 1, KB (%18) Tablo 3 te verilen ölçümler incelendiğinde O1,O2 ve O3 optimizasyonlarının hiç optimizasyon yapılmayan duruma göre yaklaşık %29 performans artışı sağladığı gözlenmiştir. Ancak O1,O2 ve O3 optimizasyonlarının kendi aralarında büyük bir performans farkı gözlenmemiştir. Bu sonucun, optimizasyon seviyeleri arasında farklılık yaratan bayrakların ölçüm alınan yazılım üzerinde fazla etki yaratamamasından kaynaklandığı düşünülmektedir. Buna ek olarak optimizasyon seviyeleri ile alınan ölçümler ile, belirtilen optimizasyon seviyelerinde otomatik olarak aktive edilen bayrakların tek tek eklenmesiyle alınan ölçümler karşılaştırıldığında aynı sonuçların elde edilemediği görülmüştür. Bunun nedeni olarak O1,O2 veya O3 ile optimizasyon yapıldığında belirtilen seviye içerisinde yer alan optimizasyonların sırasının derleyici tarafından belirlenmesi olabileceği düşünülmüştür. Hata ayıklama (Debug) amaçlı kullanılan işaretçinin kullanımının engellenmesi (-fomit-framepointer) ile yaklaşık %8 lik bir performans artışı görülmüştür. Hafızada yer alan değişkenlerin aritmetik işlemler öncesinde yazmaçlara kopyalanması(-fforcemem) ile sürekli hafıza erişiminin engellenmesi sonucunda %1,5 lik performans artışı görülmüştür. Tablo 4 Genel Optimizasyonların Kod Büyüklüğüne Etkisi Genel optimizasyon seçeneklerinin kod büyüklüğüne etkisini araştırmak için alınan optimizasyon seviyesine karşılık olarak kod büyüklüğü bilgisi Tablo 4 te verilmiştir. Tablo 4 te verilen yüzdeler hiç optimizasyon yapılamamış kod büyüklüğüne göre belirtilen optimizasyon seviyesinde kodun büyüklüğünün küçülme oranıdır. Bu sonuçlara göre beklendiği gibi O3 seviyesinde diğer optimizasyon seviyelerine kıyasla daha büyük; -Os seviyesinde ise daha küçük boyutlu kod elde edilmiştir. Fakat yine de optimizasyon seviyeleri arasında kod büyüklüğü bakımından ciddi bir farklılık oluşmamıştır. 6. İşlemci Tipine Özel Optimizasyonların Performansa Etkisi İşlemcilerin hızlanması ile derleyicilerin öneminin azalacağı düşünülmesine rağmen işlemci performansının tam olarak kullanılabilmesi için derleyicilerin önemi daha da artmıştır. İşlemcinin verimi birim zamanda kendisine beslenen komut sayısı ile bağlantılı olduğundan işlemcinin performansı yeterince hızlı komut beslenememesi durumunda düşebilir. Derleyicilerin ana hedefi işlemciye mümkün olan en yüksek hızda komut akışını sağlamaktır. Yapılacak optimizasyonlar kullanılan işlemcinin mimarisi ile doğrudan bağlantılıdır[3]. Bu nedenle derleyici seçeneklerinde her işlemci ailesine özel bazı seçenekler vardır. Bu seçeneklerin bazıları otomatik aktive edilmesine rağmen bazıları kullanıcı tarafından aktive edilmelidir. İşlemciye özel derleyici seçeneklerinin PPC603e işlemcisi üzerinde koşan gerçek zamanlı Servo Kontrol yazılım üzerindeki etkisini incelemek amacıyla alınan ölçümler Tablo 5 te verilmiştir. Tablo 5 te sadece performansa etkisi olan seçeneklere ait ölçümler verilmiştir. Alınan ölçümlerin PPC603e işlemcisi için alınması nedeniyle Tablo 5 de verilmeyen seçeneklerin diğer işlemci ailelerinde etkisi olabileceği unutulmamalıdır. Tablo 5 İşlemci Tipine Özel Optimizasyonların Performansa Etkisi Bayrak Performans Artışı(%)

5 -msoft-float -181,71 -mmultiple 9,2 -mstring 3,8 -mlongcall -3,5 Bazı işlemciler aynı anda birden fazla veriyi yazmaçlara yükleyebilmektedir. Bu özelliğin aktive edilmesi için derleyici bayraklarının uygun şekilde ayarlanması gereklidir. Alınan ölçümler sonucunda birden fazla veriyi mmultiple seçeneği ile aynı anda yazmaçlara yüklemenin performansı %9.2 arttırdığı görülmüştür. Bazı matematiksel işlemler için işlemci donanım desteği sağlamaktadır. Ancak derleyicinin bir seçeneği ile bu destek kullanılmayabilir. Bu matematiksel işlemlerin -msoft-float seçeneği ile yazılımsal olarak yapılması sonucunda yazılımının performansında ciddi miktarda(%181) düşme olmaktadır. Kullanılan işlemcinin dizgi (string) yüklemek ve kaydetmek için özel komutunun kullanılmasının sağlanması(-mstring) %3.8 performans artışı sağlamıştır. Derleyicinin 32 bitlik adres uzayında bulunan fonksiyonların çağrılabilmesi için sunduğu seçeneğin aktive edilmesi(-mlongcall) performansta %3.5 lik bir düşüşe neden olmuştur. 7. Sonuç Derleyicilerin yaptığı optimizasyonların performansının kodlama tarzına çok bağlı olduğu belirtilmiştir[2][11]. Bu nedenle kodlama yaparken derleyici dostu kod yazmak için özen göstermek derleyiciden en yüksek verimi almak ve yazılımın performansını yükseltmek için önemlidir. Günümüzde yazılım parçalarının yeniden kullanılabilirliğini ve yazılım kalitesini arttırabilmek için nesne yönelimli programlama dillerinin gömülü yazılımlarda kullanımı yaygınlaşmıştır. Nesne yönelimli diller ile geliştirme yaparken derleyicilerin bu diller ile ilgili sunduğu seçenekler dikkatle incelenmelidir. Özellikle C++ diline özgü bayrakların yazılımın zamanlamasına etkisi çok büyük olduğundan dikkatli kullanılması gereklidir. Yazılım içerisinde kullanılmayan C++ dili yeteneklerinin derleyici seçenekleri ile derleyici tarafında da etkinliğinin kaldırılması yazılımın çalışma performansı açısından fayda sağlayacaktır. Derleyicinin kaynak koddan makine koduna geçiş aşamasında sunduğu seçenekler yazılımın akışını değiştirebilmektedir. Bu seçeneklerden kod akışını değiştiren en önemli bayraklardan birisi -fvolatile bayrağıdır. Bu bayrak kullanılmadığı durumda optimizasyon sırasında kod akışı değişebilmektedir. Bu konuda dikkatli olunması gereklidir. Genel optimizasyon seçenekleri bir grup halinde optimizasyon seçeneklerini aktive etmek açısından çok büyük avantaj sağlamaktadır. Alınan ölçümlerde optimizasyon seviyeleri arasında performans farkı görülmemesine rağmen bu optimizasyonların performansının yazılımın yapısında bağlı olduğu ve farklı yazılımlarda farklı sonuçlar alınabileceği unutulmamalıdır. İşlemci tipine özel optimizasyon seçenekleri işlemci mimarisini en verimli şekilde kullanmayı sağlamaktadır. Yeniden kullanılabilir yazılım parçaları geliştirmenin önemli olduğu günümüzde donanıma özel optimizasyonlar kaynak kod seviyesinde yapılamamasından dolayı bu optimizasyonların derleyiciler tarafından gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Yapılan çalışma sonucunda gerçek zamanlı gömülü yazılımlarda derleyici bayraklarının etkin kullanımının yazılım performansının arttırılmasının yanında yeniden kullanılabilir yazılım parçalarının geliştirilmesinde de önemli olduğu gözlenmiştir. Derleyici yeteneklerinin etkin kullanımı ile kaynak kod seviyesinde çözülmeye çalışılan birçok problem derleme aşamasında çözülebilmekte ve bu sayede yazılım geliştirme maliyeti düşürülebilmektedir. 8. Kaynaklar [1] Windriver, Advanced Compiler Optimization Techniques White paper [2] Engblom, J., Getting the Least Out of Your C Compiler, Embedded System Conference 2001 [3] Karsh, B., Understanding the PowerPC Architecture, MacTech Vol 10, Issue 8 [4] Motorola, MPC8245 Integrated Processor User s Manual Rev 1,2001 [5] Windriver, GNU Toolkit User's Guide For PowerPC, Edition 1 [6] Gough B., An Introduction to GCC,2004, Network Theory Ltd, 2004 [7] van der Pas R., Memory Hierarchy in Cache Based Systems, Sun Microsystems, Inc,2002 [8] Vanderwiel S. P., Lilja D.J., Data Prefetch Mechanisms, ACM Computing Surveys, Vol. 32, No. 2, June 2000 [9] Zhang Y., Haga S., Barua R., Execution History Guided Instruction Prefetching, ICS 02, June 22-26,2002,New York, [10] Conte T.M., Menezes K.N, Mills P.M., Patel B.A., Optimization of Instruction Fetch Mechanisms for High Issue Rates, ISCA 95, Santa Magherita Ligure Italy [11] Fog A., Optimizing software in C++, Copenhagen University College of Engineering 2007

6