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armeabi-v7a架构(sv7a)

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全栈程序员站长
发布2022-07-28 21:53:20
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发布2022-07-28 21:53:20
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文章被收录于专栏:全栈程序员必看

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

在ANE中如果SDK调用了so库,则需要把so库放到ANE下Android-ARM/lib/armeabi (调试模式)或者 armeabi-v7a(发行模式)下。可以贴个ADT代码说明问题:

代码语言:javascript
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//m_configType.equals("apk") 是否是发行模式
//(hasCaptiveRuntime() 是否带运行时
 if ((m_configType.equals("apk")) || (hasCaptiveRuntime()))
    {
      destApkDirectory = "lib/armeabi-v7a/";
    }
    else
    {
      destApkDirectory = "lib/armeabi/";
    }

而这个armeabi和armeabi-v7a究竟是什么意思?为什么调试模式和发行模式adobe会选择不同的文件夹?

armeabi与armeabi-v7a表示支持不同的CPU类型armeabi是指的该so库用于ARM的通用CPU,而v7a的CPU支持硬件浮点运算。因此armeabi通用性强,但速度慢,而v7a能充分发挥v7a CPU的能力,在AIR打包APK调试模式adobe选择的是通用性强的armeabi模式。 android支持不同CPU的深层含义首先从硬件支持方便来看,我们的adnroid设备目前为止大部分都是支持ARM芯片,(当然市面上此刻最新的android机器还支持intel等另外的几个芯片,例如intel最新的凌动项目芯片,就获得了android4.1的青睐)。

从android版本与支持ARM硬件编码的程度来看:起初android1.6:只支持armv4与armv5te指令集。到了android2.0:增加了支持arm-vfp,armv6,armv6t2指令集。到了android2.2:增加支持armv7-a指令集。所以armeabi-v7a 应该是与AIR限定支持android2.2以上的条件有关。android2.2以上能让硬件发挥更大的作用。我项目中使用armeabi还是armeabi-v7a对于AIR项目来说性能问题是最大的瓶颈,能优化一点就一点,所以如果接平台方SDK或者写ANE的时候使用到SO库,个人推荐全部放到armeabi-v7a下,而不要为了兼容放到armeabi。-EOF- 在我们android APK的根目录有一个 libs文件夹,此文件夹下包含了armeabi 和armeabi-v7a两个文件夹,我们的c代码编译成的本地库(各种.so)就会放在这两个文件夹其中的一个。那armeabi-v7a 与 armeabi有什么区别,都是什么意思呢? armeabi和armeabi-v7a是表示cpu的类型,我们知道一般的手机或平板都是用arm的cpu(mips的就悲催的被忽视了),不同的cpu的特性不一样,armeabi就是针对普通的或旧的arm v5 cpu,armeabi-v7a是针对有浮点运算或高级扩展功能的arm v7 cpu。 在android.mk里可配置以下宏:TARGET_CPU_API := armeabiAPP_ABI := armeabi 当你编译时出现一些链接动态库的undefine错误,或你的apk运行时出现装载.so动态库错误时,不妨看一下这个cpu类型的配置是否有误。

现在还有x86的了,其实armeabi 、armeabi-v7a 和x86是编译 NDK 库时,可以使用三种支持的应用二进制接口(ABI):‘armeabi’ – 默认选项,将创建以基于 ARM* v5TE 的设备为目标的库。 具有这种目标的浮点运算使用软件浮点运算。 使用此 ABI 创建的二进制代码将可以在所有 ARM* 设备上运行。‘armeabi-v7a’ – 创建支持基于 ARM* v7 的设备的库,并将使用硬件 FPU 指令。‘x86’ – 生成的二进制代码可支持包含基于硬件的浮点运算的 IA-32 指令集。

什么是 NEON?NEON* 是一种 ARM* 技术,主要用于多媒体(智能手机和高清电视等)应用。 ARM* 表示其基于 128 位 SIMD 引擎的技术 – ARM* Cortex*(一种串行扩展)—可提供比 ARM* v5 架构至少高 3 倍的性能,以及比 ARM* v6 至少高 2 倍的性能。 如欲了解有关此技术的详细信息,以深入了解 NEON 及其它性能考虑,请访问以下网址: http://www.arm.com/products/processors/technologies/neon.php此处的关键理念为,各寄存器被“堆积”成一个矢量,其中每一个寄存器均为一个元素,并与其它元素的数据类型相匹配。 在此基础之上,运算在管道内执行,因而这一方法被称作 Packed SIMD。SSE: 英特尔推出的类似 NEON 的工具SSE 指面向英特尔架构(IA)的SIMD 流指令扩展。 目前,英特尔® 凌动™ 最高支持 SSSE3(补充 SIMD 流指令扩展 3)。 凌动™ 暂不支持 SSE4.x。后者也是一个 128 位引擎,用于打包浮点数据。 这一执行模式开始于 MMX 技术。SSx 是较新的技术,取代了 MMX。。

如欲了解详细信息,请参阅英特尔《IA-32 和 IA-64 软件开发人员手册》中的“第一卷: 基础架构”部分。网址为: http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html。 目前,SSE 概述部分在 5.5 节。 它提供 SSE、SSE2、SSE3 和 SSSE3 的操作码。注意,数据运算通常会涉及到处理基于精度的打包浮点数值;并且需要在 XMM 寄存器之间,或在这些寄存器与内存之间批量传输数据。 XMM 寄存器主要用于取代 MMX 寄存器。

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/129208.html原文链接:https://javaforall.cn

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原始发表:2022年4月1,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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