gcc浮点计算编译

‘壹’ gcc 的浮点型数据强制转换为整型，正负号变了数值也变了，应该怎么写

这是很显然的，int型的数据，它的数的表示范围是-65536*到65535,a中存取的数超出了它的表示范围，它肯定是溢出了。用c语言中的取数的有效位数的那个控制就行了，书 上应该有，你查一下吧！

‘贰’ GCC编译错误，请问如何解决hidden symbol

貌似，是mltest这个符号的浮点型没有定义，你需要找到它需要链接的库，这个具体我也不知道，你在看看，好像你这个是嵌入式相关。
在Windows环境下，直接输出重新向不行。
安装C-Free4.0（免费版），用它打开你的C源代码文件 c:\1.c，编译，在窗口下方就会给出错误提示信息，鼠标右键单击提示信息，选择“全部复制”，打开记事本，粘贴，另存该文件 c:\1.txt 就可以了。
另外，C-Free 4.0 用的是 MinGW 2.95 的编译器，也是GCC的一个版本。

‘叁’ 软浮点与硬浮点有什么区别

软浮点是通过浮点库去实现浮点运算的，效率低；硬浮点是通过浮点运算单元(FPU)来完成的，效率高。
(1)硬浮点(hard-float)
编译器将代码直接编译成硬件浮点协处理器(浮点运算单元FPU)能识别的指令，这些指令在执行的时候ARM核直接把它转给协处理器执行。FPU 通常有一套额外的寄存器来完成浮点参数传递和运算。使用实际的硬件浮点运算单元(FPU)会带来性能的提升。
(2)软浮点(soft-float)
编译器把浮点运算转成浮点运算的函数调用和库函数调用，没有FPU的指令调用，也没有浮点寄存器的参数传递。浮点参数的传递也是通过ARM寄存器或者堆栈完成。现在的linux系统默认编译选择使用hard-float,如果系统没有任何浮点处理器单元，这就会产生非法指令和异常。因而一般的系统镜像都采用软浮点以兼容没有VFP的处理器。

‘肆’ 交叉编译器 arm-linux-gnueabi 和 arm-linux-gnueabihf 的区别

一. 什么是ABI和EABI
1) ABI: 二进制应用程序接口(Application Binary Interface (ABI) for the ARM Architecture)
在计算机中，应用二进制接口描述了应用程序（或者其他类型）和操作系统之间或其他应用程序的低级接口.
ABI涵盖了各种细节，如：
数据类型的大小、布局和对齐;
调用约定（控制着函数的参数如何传送以及如何接受返回值），例如，是所有的参数都通过栈传递，还是部分参数通过寄存器传递；哪个寄存器用于哪个函数参数；通过栈传递的第一个函数参数是最先push到栈上还是最后；
系统调用的编码和一个应用如何向操作系统进行系统调用；
以及在一个完整的操作系统ABI中，目标文件的二进制格式、程序库等等。
一个完整的ABI，像Intel二进制兼容标准 (iBCS) ，允许支持它的操作系统上的程序不经修改在其他支持此ABI的操作体统上运行。
ABI不同于应用程序接口（API），API定义了源代码和库之间的接口，因此同样的代码可以在支持这个API的任何系统中编译，ABI允许编译好的目标代码在使用兼容ABI的系统中无需改动就能运行。

2) EABI: 嵌入式ABI
嵌入式应用二进制接口指定了文件格式、数据类型、寄存器使用、堆积组织优化和在一个嵌入式软件中的参数的标准约定。
开发者使用自己的汇编语言也可以使用EABI作为与兼容的编译器生成的汇编语言的接口。
支持EABI的编译器创建的目标文件可以和使用类似编译器产生的代码兼容，这样允许开发者链接一个由不同编译器产生的库。
EABI与关于通用计算机的ABI的主要区别是应用程序代码中允许使用特权指令，不需要动态链接（有时是禁止的），和更紧凑的堆栈帧组织用来节省内存。广泛使用EABI的有Power PC和ARM.

二. gnueabi相关的两个交叉编译器: gnueabi和gnueabihf
在debian源里这两个交叉编译器的定义如下:
gcc-arm-linux-gnueabi – The GNU C compiler for armel architecture
gcc-arm-linux-gnueabihf – The GNU C compiler for armhf architecture
可见这两个交叉编译器适用于armel和armhf两个不同的架构, armel和armhf这两种架构在对待浮点运算采取了不同的策略(有fpu的arm才能支持这两种浮点运算策略)

其实这两个交叉编译器只不过是gcc的选项-mfloat-abi的默认值不同. gcc的选项-mfloat-abi有三种值soft,softfp,hard(其中后两者都要求arm里有fpu浮点运算单元,soft与后两者是兼容的，但softfp和hard两种模式互不兼容)：
soft : 不用fpu进行浮点计算，即使有fpu浮点运算单元也不用,而是使用软件模式。
softfp : armel架构(对应的编译器为gcc-arm-linux-gnueabi)采用的默认值，用fpu计算，但是传参数用普通寄存器传，这样中断的时候，只需要保存普通寄存器，中断负荷小，但是参数需要转换成浮点的再计算。
hard : armhf架构(对应的编译器gcc-arm-linux-gnueabihf)采用的默认值，用fpu计算，传参数也用fpu中的浮点寄存器传，省去了转换, 性能最好，但是中断负荷高。

三. 拓展阅读
下文阐述了ARM代码编译时的软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的编译以及链接实现时的不同。从VFP浮点单元的引入到软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的概念

VFP (vector floating-point)
从ARMv5开始，就有可选的 Vector Floating Point (VFP) 模块，当然最新的如 Cortex-A8, Cortex-A9 和 Cortex-A5 可以配置成不带VFP的模式供芯片厂商选择。
VFP经过若干年的发展，有VFPv2 (一些 ARM9 / ARM11)、 VFPv3-D16（只使用16个浮点寄存器，默认为32个）和VFPv3+NEON (如大多数的Cortex-A8芯片) 。对于包含NEON的ARM芯片，NEON一般和VFP公用寄存器。

硬浮点Hard-float
编译器将代码直接编译成发射给硬件浮点协处理器（浮点运算单元FPU）去执行。FPU通常有一套额外的寄存器来完成浮点参数传递和运算。
使用实际的硬件浮点运算单元FPU当然会带来性能的提升。因为往往一个浮点的函数调用需要几个或者几十个时钟周期。

软浮点 Soft-float
编译器把浮点运算转换成浮点运算的函数调用和库函数调用，没有FPU的指令调用，也没有浮点寄存器的参数传递。浮点参数的传递也是通过ARM寄存器或者堆栈完成。
现在的Linux系统默认编译选择使用hard-float，即使系统没有任何浮点处理器单元，这就会产生非法指令和异常。因而一般的系统镜像都采用软浮点以兼容没有VFP的处理器。

armel ABI和armhf ABI
在armel中，关于浮点数计算的约定有三种。以gcc为例，对应的-mfloat-abi参数值有三个：soft,softfp,hard。
soft是指所有浮点运算全部在软件层实现，效率当然不高，会存在不必要的浮点到整数、整数到浮点的转换，只适合于早期没有浮点计算单元的ARM处理器；
softfp是目前armel的默认设置，它将浮点计算交给FPU处理，但函数参数的传递使用通用的整型寄存器而不是FPU寄存器；
hard则使用FPU浮点寄存器将函数参数传递给FPU处理。
需要注意的是，在兼容性上，soft与后两者是兼容的，但softfp和hard两种模式不兼容。
默认情况下，armel使用softfp，因此将hard模式的armel单独作为一个abi，称之为armhf。
而使用hard模式，在每次浮点相关函数调用时，平均能节省20个CPU周期。对ARM这样每个周期都很重要的体系结构来说，这样的提升无疑是巨大的。
在完全不改变源码和配置的情况下，在一些应用程序上，使用armhf能得到20%——25%的性能提升。对一些严重依赖于浮点运算的程序，更是可以达到300%的性能提升。

Soft-float和hard-float的编译选项
在CodeSourcery gcc的编译参数上，使用-mfloat-abi=name来指定浮点运算处理方式。-mfpu=name来指定浮点协处理的类型。
可选类型如fpa，fpe2，fpe3，maverick，vfp，vfpv3，vfpv3-fp16，vfpv3-d16，vfpv3-d16-fp16，vfpv3xd，vfpv3xd-fp16，neon，neon-fp16，vfpv4，vfpv4-d16，fpv4-sp-d16，neon-vfpv4等。
使用-mfloat-abi=hard (等价于-mhard-float) -mfpu=vfp来选择编译成硬浮点。使用-mfloat-abi=softfp就能兼容带VFP的硬件以及soft-float的软件实现，运行时的连接器ld.so会在执行浮点运算时对于运算单元的选择，
是直接的硬件调用还是库函数调用，是执行/lib还是/lib/vfp下的libm。-mfloat-abi=soft （等价于-msoft-float）直接调用软浮点实现库。

在ARM RVCT工具链下，定义fpu模式：
–fpu softvfp
–fpu softvfp+vfpv2
–fpu softvfp+vfpv3
–fpu softvfp+vfpv_fp16
–fpu softvfp+vfpv_d16
–fpu softvfp+vfpv_d16_fp16.

定义浮点运算类型
–fpmode ieee_full : 所有单精度float和双精度double的精度都要和IEEE标准一致，具体的模式可以在运行时动态指定；
–fpmode ieee_fixed ： 舍入到最接近的实现的IEEE标准，不带不精确的异常；
–fpmode ieee_no_fenv ：舍入到最接近的实现的IEEE标准，不带异常；
–fpmode std ：非规格数flush到0、舍入到最接近的实现的IEEE标准，不带异常；
–fpmode fast ： 更积极的优化，可能会有一点精度损失。

‘伍’ gcc编译，出现错误:expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before ........

有时候我们编译一个大的项目的时候，会出现很多错误使得屏幕堆满了很多无用的信息。一般情况下我们需要找到首次出现错误的地方，在gcc中添加编译选项可以使编译停止在第一次出现错误的地方：

$ gcc -Wfatal-errors foo.c // GCC 4.0 and later$ g++ -Wfatal-errors foo.cpp
$ g++ -fmax-errors=N foo.cpp // 在出现第 N 此错误的时候停止编译，GCC 4.6 and later

‘陆’ 64位gcc编译浮点加法为什么每次mov指令都执行两次

这个，你需要先查一下x86_64传递参数的规则。浮点数是用 xmm0, xmm1,xmm2,xmm3来传递参数的。

你还需要了解一下SIMD指令集。

http://en.wikipedia.org/wiki/X86_calling_conventions

我不知道为什么你反汇编出来是这样。我自己测试了一下，反汇编结果比你的简单多了。

你的编译器，可能规则和我的稍有不同。比我的复杂一些。

大概翻译如下：

0x00000000004014f0<+0>:push%rbp
0x00000000004014f1<+1>:sub$0x4,%rsp
0x00000000004014f5<+5>:lea0x80(%rsp),%rbp
0x00000000004014fd<+13>:movss%xmm0,-0x6c(%rbp)====>参数s保存在xmm0中，把它压到栈上位置为-0x6c(%rbp)
0x0000000000401502<+18>:movss-0x6c(%rbp),%xmm0====>xmm0可以保存4个float,这样，仅仅把-0x6c(%rbp)位置的一个floats传递到xmm0寄存器，准备做float的运算
0x0000000000401507<+23>:addss%xmm0,%xmm0====>2个float相加，相加结果保存在xmm0中
0x000000000040150b<+27>:movss%xmm0,-0x80(%rbp)==>把相加的结果，保存在栈上位置为-0x80(%rbp)，但是这里是4个float,其中高位三个都是0.0,最低位一个是s+s的结果
0x0000000000401510<+32>:mov-0x80(%rbp),%eax==>eax是保存结果的规定寄存器，保存一份结果，这下只会保存最低位的float,也就是我们需要的结果
0x0000000000401513<+35>:mov%eax,-0x80(%rbp)==>传回去，有点绕，本质上是编译器的不同，一些编译器有一些特定的规则,主要的目的是为了下面传递给xmm0，只能从栈上穿，movss指令只能这样用。
0x0000000000401516<+38>:movss-0x80(%rbp),%xmm0==>返回结果需要保存在xmm0中，所以又传给它了。为什么要穿来传去呢，因为xmm0可以保存4个float,可以同时进行4个float运算，上面的步骤是为了保证，只有最后一个float运算的结果被保存，前面三个float，结果都是0.0,但是不管是什么，结果都被忽略了。
0x000000000040151b<+43>:add$0x4,%rsp==>清除栈，返回
0x000000000040151f<+47>:pop%rbp
0x0000000000401520<+48>:retq

‘柒’ 如何在 GCC 中为具有 FPU 的 Cortex M4 启用硬件浮点数学运算

VFP (vector floating-point)
从ARMv5开始，就有可选的 Vector Floating Point (VFP)模块，当然最新的如 Cortex-A8, Cortex-A9 和 Cortex-A5 可以配置成不带VFP的模式供芯片厂商选择。VFP经过若干年的发展，有VFPv2 (一些 ARM9 / ARM11)、 VFPv3-D16（只使用16个浮点寄存器，默认为32个）和VFPv3+NEON (如大多数的Cortex-A8芯片)。对于包含NEON的ARM芯片，NEON一般和VFP公用寄存器。
硬浮点Hard-float
编译器将代码直接编译成发射给硬件浮点协处理器（浮点运算单元FPU）去执行。FPU通常有一套额外的寄存器来完成浮点参数传递和运算。使用实际的硬件浮点运算单元FPU当然会带来性能的提升。因为往往一个浮点的函数调用需要几个或者几十个时钟周期。
软浮点 Soft-float
编译器把浮点运算转换成浮点运算的函数调用和库函数调用，没有FPU的指令调用，也没有浮点寄存器的参数传递。浮点参数的传递也是通过ARM寄存器或者堆栈完成。 现在的Linux系统默认编译选择使用hard-float，即使系统没有任何浮点处理器单元，这就会产生非法指令和异常。因而一般的系统镜像都采用软浮点以兼容没有VFP的处理器。
armel和armhf ABI
在armel中，关于浮点数计算的约定有三种。以gcc为例，对应的-mfloat-abi参数值有三个：soft,softfp,hard。soft是指所有浮点运算全部在层实现，效率当然不高，会存在不必要的浮点到整数、整数到浮点的转换，只适合于早期没有浮点计算单元的ARM处理器；softfp是目前armel的默认设置，它将浮点计算交给FPU处理，但函数参数的传递使用通用的整型寄存器而不是FPU寄存器；hard则使用FPU浮点寄存器将函数参数传递给FPU处理。需要注意的是，在兼容性上，soft与后两者是兼容的，但softfp和hard两种模式不兼容。默认情况下，armel使用softfp，因此将hard模式的armel单独作为一个abi，称之为armhf。而使用hard模式，在每次浮点相关函数调用时，平均能节省20个CPU周期。对ARM这样每个周期都很重要的体系结构来说，这样的提升无疑是巨大的。在完全不改变源码和配置的情况下，在一些应用程序上，使用armhf能得到20%——25%的性能提升。对一些严重依赖于浮点运算的程序，更是可以达到300%的性能提升。
Soft-float和hard-float的编译选项
在CodeSourcery gcc的编译参数上，使用-mfloat-abi=name来指定浮点运算处理方式。-mfpu=name来指定浮点协处理的类型。可选类型如fpa，fpe2，fpe3，maverick，vfp，vfpv3，vfpv3-fp16，vfpv3-d16，vfpv3-d16-fp16，vfpv3xd，vfpv3xd-fp16，neon，neon-fp16，vfpv4，vfpv4-d16，fpv4-sp-d16，neon-vfpv4等。使用-mfloat-abi=hard (等价于-mhard-float) -mfpu=vfp来选择编译成硬浮点。使用-mfloat-abi=softfp就能兼容带VFP的硬件以及soft-float的实现，运行时的连接器ld.so会在执行浮点运算时对于运算单元的选择，是直接的硬件调用还是库函数调用，是执行/lib还是/lib/vfp下的libm。-mfloat-abi=soft （等价于-msoft-float）直接调用软浮点实现库。

‘捌’ gcc编译出现错误怎么办

有时候我们编译一个大的项目的时候，会出现很多错误使得屏幕堆满了很多无用的信息。一般情况下我们需要找到首次出现错误的地方，在gcc中添加编译选项可以使编译停止在第一次出现错误的地方：

$ gcc -Wfatal-errors foo.c // GCC 4.0 and later$ g++ -Wfatal-errors foo.cpp
$ g++ -fmax-errors=N foo.cpp // 在出现第 N 此错误的时候停止编译，GCC 4.6 and later