Cortex-M专用性能计数器:perf_counter
2026-01-29 12:01:46作者:蔡怀权
项目基础介绍与编程语言
perf_counter 是一个专为 Cortex-M 系列微控制器设计的高性能计数库,采用 C 语言编写。本项目在不干扰现有SysTick功能的前提下,与其共存,提供了增强的时间度量服务。它适用于那些寻求精确时间测量和系统性能分析的嵌入式开发者。
核心功能
- 无干扰性能计量:允许用户对特定代码段精确测量CPU周期,且不影响原有的SysTick配置。
- 扩展服务:包括
delay_us和基于时间的clock()服务,非常适合定时需求。 - RTOS友好:不仅能测量裸机环境下的性能,还支持RTOS环境,特别增强了对于多线程应用的RAW/真实循环周期测量。
- 易于使用的宏与函数:如
__cycleof__,start_cycle_counter, 提供方便的CPU使用率计算和性能分析工具。 - 广泛的编译器支持:兼容Arm Compiler 5/6, arm-gcc, LLVM, 和IAR等主流编译环境。
- 架构可移植性:通过提供的端口模板,轻松适配至不同的处理器架构。
最近更新的功能
尽管具体的更新详情未直接提供,但基于开源项目的常规特性发展,预期最近的更新可能涵盖:
- 性能改进:可能优化了计数逻辑,提升测量精度和效率。
- 兼容性增强:确保与最新版RTOS及编译器的兼容性。
- 文档与示例更新:增加了更详细的使用指南或示例代码,帮助新用户快速上手。
- 错误修复:解决已知的bug,提高软件稳定性。
- 新特性支持:可能添加了新的监控或辅助功能,以满足更多场景的需求。
该项目通过其精心设计的API和高度可配置性,成为了嵌入式系统开发者进行系统性能分析和优化的强大工具,尤其是在资源受限的环境中追求极致效率时不可或缺的选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
热门内容推荐
最新内容推荐
Tauri/Pake 构建 Windows 桌面包卡死?彻底告别 WiX 与 NSIS 下载超时的终极指南智能歌词同步:AI驱动的音频字幕制作解决方案Steam Deck Windows驱动完全攻略:彻底解决手柄兼容性问题的5大方案猫抓:让网页视频下载从此告别技术门槛Blender贝塞尔曲线处理插件:解决复杂曲线编辑难题的专业工具集多智能体评估一站式解决方案:CAMEL基准测试框架全解析三步搭建AI视频解说平台:NarratoAI容器化部署指南B站视频下载工具:从4K画质到批量处理的完整解决方案Shutter Encoder:面向全层级用户的视频压缩创新方法解放双手!3大维度解析i茅台智能预约系统
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
655
4.25 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
498
604
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
390
282
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.53 K
889
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
938
859
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
557
暂无简介
Dart
902
217
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
132
207
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
124
195