1.说明
riscv支持指令集自定义扩展,这大大增加了riscv的可玩性,同时对于一些实际应用中,自己通过一条指令来实现特定的功能,效率非常高,当然,前提是硬件平台需要对该指令的支持。
本文主要利用qemu模拟硬件平台,实现特定指令解析,同时写裸机代码来测试该指令的运行情况。当然,如果实现的很好,是需要修改riscv的gcc的,让自己的扩展指令加入。这里不做修改,后面会详细描述细节。
自定义指令实现完成后,用qemu对功能进行仿真,然后通过fgpa验证具体的行为,最后流片,一个完整的riscv,并支持自定义指令的芯片就可以完成了。
这里可以实现一个cube指令,并定义该指令的含义是将传入的值进行三次幂,得到最后的结果。
qemu模拟的硬件平台是sifive_u。
2.riscv扩展指令的添加
目的:
实现cube指令,传入一个数,比如2,那么该指令返回的结果是8,如果是3,则返回3^3=27。
riscv指令的类型:
对于riscv,其指令按照特定的类型分为一下几种。
目前的实现只基于R-type。
其扩展指令集的格式如下
.insn r opcode, func3, func7, rd, rs1, rs2
按照其语法规则opcode表示操作码,目前是7位,对于非压缩指令来说,最后两位是1。所以自己可以定义一个操作码,当然有一些操作码已经使用了,具体可以查看下面的仓库。
https://github.com/riscv/riscv-opcodes
也可以在riscv官网上
的第Chapter 24 RV32/64G Instryction Set Listings查看目前riscv定义的指令码。
比如关于算数的指令集定义如下:
自己设计一条指令要在这些标准指令之外的,比如操作码为0x7b。
内联汇编格式如下:
asm volatile(“.insn r 0x7b, 6, 6, %0, %1, x0” : “=r”(cube) : “r”(addr));
于是,按照语法解析如下:
* func7 rs2 rs1 func3 rd opcode
* 31---------25--------19------15------12----------------6----------0
* | 000110 | 00000 | ***** | 110 | ***** | 1111011 |
* |------------------------------------------------------|----------|
上图中,*表示的是任意值,所以该指令在翻译的时候,实际上就是取出rs1表示的是寄存器地址,然后返回的是rd,也是寄存器地址。最后,从寄存器中存放的地址取数据则得到相应的值。
3.裸机代码编译
下面一段非常简单的针对sifive_u的裸机代码,并在进入main函数后,直接调用custom_cube计算得到结果。
#include 《stdio.h》
static int custom_cube(int addr)
{
int cube;
asm volatile (
“.insn r 0x7b, 6, 6, %0, %1, x0”
:“=r”(cube)
:“r”(addr)
);
return cube;
}
void main()
{
int a = 3;
int ret = 0;
ret = custom_cube((int)&a);
if(ret == a*a*a)
{
putchar(‘o’);
putchar(‘k’);
}
else
{
putchar(‘e’);
putchar(‘r’);
putchar(‘r’);
}
while(1);
}
程序非常简单,就是判断custom_cube得到计算结果是否与a*a*a的值相等。
代码可以在下面的地址中找到
https://github.com/bigmagic123/riscv-hello-c
下载sifive的交叉编译工具链即可,不需要自己编译工具链,添加到系统环境变量,即可编译。
通过反汇编查看
riscv64-unknown-elf-objdump -D build/bin/rv64imac/qemu-sifive_u/hello 》 1.txt
可以看到如下的信息:
可以看到gcc并不认识这条指令,没法翻译成伪代码,所以直接变成机器码了。
手动分析一下这个机器码
* func7 rs2 rs1 func3 rd opcode
* 31---------25--------19------15------12----------------6----------0
* | 0000110 | 00000 | 01111 | 110 | 01111 | 1111011 |
* |------------------------------------------------------|----------|
通过上述分析,主要关注传递的参数rs1与rd。其值都是01111,因为寄存器一共是32位,所以用五位来表示,此时使用了x15寄存器传递参数同时作为返回值。
4.qemu编译和指令的扩展
本机测试环境是Ubuntu20.04,首先需要从官方网站上下载最新的代码。
执行下面的命令,安装编译环境。
sudo apt-get install -y git build-essential pkg-config zlib1g-dev libglib2.0-0 libglib2.0-dev libsdl1.2-dev libpixman-1-dev libfdt-dev autoconf automake libtool librbd-dev libaio-dev flex bison make
sudo apt-get install ninja-build
并进入qemu目录并创建build目录,进入build,输入下面语句开始编译。
。./configure --prefix=your_path/linux_qemu --target-list=riscv32-softmmu,riscv64-softmmu && make -j8 && make install
其中your_path/linux_qemu是自己存在的目录。编译完成后,qemu在该目录下。
4.1 添加扩展指令的decodetree
由于riscv指令格式具有一定的规律,所以有人根据语法规则写了一个通用的python脚本来生产对应指令解析函数,这也是非常值得学习。qemu是通过指令集解析的,目前只需在decodetree中增加一条cube指令的实现即可。
在target/riscv/insn32.decode中。
只需要按照规定的格式排版即可
定义其格式
4.2 添加扩展函数
在扩展函数实现上可以在target/riscv/insn_trans/trans_rvi.c.inc中添加
static bool trans_cube(DisasContext *ctx, arg_cube *a)
{
gen_helper_cube(cpu_gpr[a-》rd], cpu_gpr[a-》rs1]);
return true;
}
当指令集解析时,匹配上操作码后,可以执行该函数。
另外也需要在target/riscv/helper.h函数中添加函数定义
DEF_HELPER_1(cube, tl, tl)
其中第一个参数为名称,第二个是返回值,第三个是参数传递值。
4.3 解析函数实现
可以在target/riscv/op_helper.c中添加具体指令的实现。
target_ulong helper_cube(target_ulong rs1)
{
target_ulong val;
cpu_physical_memory_rw(rs1, &val, 4, 0);
return val*val*val;
}
由于该指令是实现立方乘法,所以返回乘法值即可。
5.功能测试与验证
qemu重新编译后,执行第二章节的代码。
当指令执行正确会输出ok。
qemu-system-riscv64 -nographic -machine sifive_u -bios none -kernel build/bin/rv64imac/qemu-sifive_u/hello
实际执行效果如下:
此时,可以正常的执行成功。
编辑:lyn
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