Android开发中libs包下面的mips、armeabi、armeabi-v7a和x86

我不是女神ヾ 2022-06-15 23:15 271阅读 0赞

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**简介**

在[Android][]日常的开发过程中有的项目需要引入第三方的库，有时候大家可能会在libs文件夹下看到

mips、armeabi、armeabi-v7a和x86这四个文件夹。那么这三个文件夹下面的包是干什么用的？

这三个包下面存放的用C编译的本地库文件（各类『.so』文件）。

mips、armeabi、armeabi-v7a和x86都表示CPU的类型。一般的手机或平板都是用arm的cpu。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。

**mips、armeabi、armeabi-v7a和x86到底是什么**

**mips**：MIPS是世界上很流行的一种RISC处理器。MIPS的意思是“无内部互锁流水级的微处理器”(Microprocessor without interlocked piped stages)，

其机制是尽量利用软件办法避免流水线中的数据相关问题。

**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 （二进制接口）

创建的二进制代码将可以在所有 ARM\* 设备上运行。所以armeabi通用性很强。但是速度慢

**armeabi-v7a**：创建支持基于 ARM\* v7 的设备的库，并将使用硬件 FPU 指令。armeabi-v7a是针对有浮点运算或高级扩展功能的arm v7 cpu。

**x86**:支持基于硬件的浮点运算的 IA-32 指令集。x86是可以兼容armeabi平台运行的，无论是armeabi-v7a还是armeabi，同时带来的也是性能上的损耗，

另外需要指出的是，打包出的x86的so，总会比armeabi平台的体积更小。

**总结**

如果项目只包含了 armeabi，那么在所有Android设备都可以运行； 如果项目只包含了 armeabi-v7a，除armeabi[架构][Link 1]的设备外都可以运行；

如果项目只包含了 x86，那么armeabi架构和armeabi-v7a的Android设备是无法运行的； 如果同时包含了 armeabi， armeabi-v7a和x86，

所有设备都可以运行，程序在运行的时候去加载不同平台对应的so，这是较为完美的一种解决方案，同时也会导致包变大。

**扩展知识**

# NEON #

通过干净方式构建的 NEON 技术可无缝用于其本身的独立管道和寄存器文件。

NEON 技术是 ARM Cortex™-A 系列处理器的 128 位 SIMD（单指令，多数据）架构扩展，旨在为消费性多媒体应用程序提供

灵活、强大的加速功能，从而显著改善用户体验。它具有 32 个寄存器，64 位宽（双倍视图为 16 个寄存器，128 位宽。）

NEON 指令可执行“打包的 SIMD”处理：

*  寄存器被视为同一**数据类型**的**元素**的**矢量**
 *  数据类型可为：签名/未签名的 8 位、16 位、32 位、64 位单精度浮点数
 *  指令在所有**通道**中执行同一**操作**

![用于演示 NEON 打包的 SIMD 处理的图表][NEON _ SIMD]

使用 NEON 技术的 ARM Cortex™-A 系列处理器，以及 ARM 的 Mali 多媒体硬件解决方案可用于多媒体应用，

范围从[智能][Link 2]手机和移动计算设备到 HDTV。

**NEON的优点**

NEON 增强了用户体验  
NEON 可增强许多多媒体用户体验：  
观看任意格式的任意视频  
编辑和强化捕获的视频 – 视频稳定性  
锯齿消除渲染和合成  
游戏处理  
快速处理几百万像素的照片  
[语音识别][Link 3]  
强大的多通道高保真音频处理  
NEON 的特征和优点  
NEON 支持用于 Internet 应用程序的范围广泛的多媒体编解码器：  
许多软编解码器标准：MPEG-4、H.264、On2 VP6/7/8、Real、AVS  
对于各种格式的正常大小的“Internet 流”解码来说，是理想的解决方案  
不仅仅针对编解码器，还适用于 2D 和 3D 图形和其他矢量处理  
提供现有工具、[操作系统][Link 4]支持和生态体系支持  
所需周期减少：  
NEON 可使复杂视频编解码器的性能提升 60-150%  
单个简单 DSP [ 算法][Link 5]可实现更大的性能提升（4 倍 -8 倍）  
处理器可更快进入睡眠状态，从而在整体上节约了动态功耗  
NEON 技术的大量元素能够提高性能并简化软件开发过程，如：  
通过对齐和非对齐数据访问，可对 SIMD 操作进行有效的矢量化。  
清晰的指令集架构，设计用于自动矢量化编译器和手动编码。  
有效访问打包数组，如 ARGB 或 xyz 坐标  
支持整数和浮点操作，以确保适合从编解码器、高性能计算到 3D 图形等广泛应用领域。  
与 ARM 处理器紧密结合，提供单指令流和内存的统一视图，从而能够提供一个具有更简单工具流的开发平台目标。nbsp;  
通过具有双 128 位/64 位视图的大型 NEON 寄存器文件，可有效处理数据并尽可能减少对内存的访问，从而增加了数据吞吐量。

如何使用 NEON  
OpenMAX DL 库：  
加速 AV 编解码器的建议方法  
以源格式释放的库，在 ARM 网站上免费提供  
支持以下格式：MPEG-4 简单配置文件、H.264 基准、JPEG、MP3、AAC  
支持以下功能：FIR、IIR、FFT、点积、色彩空间转换、de-blocking.de-ringing、旋转、缩放、合成  
矢量化编译器：  
使用现有源代码自动搜索 NEON SIMD  
受 ARM RealView 开发套件（v3.1 Pro 及更高版本）支持  
在 2007q3 及更高版本中受 gcc 支持  
C 内部函数：  
C 函数调用接口至 NEON 操作  
支持 NEON 支持的所有数据类型和操作  
在 ARM RealView 开发套件（3.1 及更高版本）和 gcc 2007q3 及更高版本中受支持  
汇编器：  
针对确实需要在最低级别进行优化的用户  
在 ARM 的 RealView 开发套件（3.1 及更高版本）和 gcc 2007q3 及更高版本中受支持  
  
开源社区中的 NEON 支持  
当前，在以下开源项目中支持 NEON：  
Android – NEON 优化  
使用 NEON，Skia 库 S32A\_D565\_Opaque 的速度加快了 5 倍  
Ubuntu 09.04 支持 NEON：  
关键共享库的 NEON 版本  
Bluez – 官方 [ Linux][Linux] 蓝牙协议堆栈  
NEON SBC 音频编码器  
Pixman（Cairo 2D 图形库的一部分）  
合成/alpha 混合  
X.Org、Mozilla Firefox、Fennec 和 Webkit 浏览器  
例如，使用 NEON 后，fbCompositeSolidMask\_nx8x0565neon 的速度提高了 8 倍  
ffmpeg - libavcodec  
用于众多 Linux 分发版的 LGPL 媒体播放器  
视频：MPEG-2、MPEG-4ASP、H.264 (AVC)、VC1  
音频：Ogg Vorbis  
x264 – Google 2009 年度编程之夏  
GPL h.264 编码器 – 例如，针对视频会议

**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。 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。

SSE的官方介：[ http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html][http_www.intel.com_content_www_us_en_processors_architectures-software-developer-manuals.html]。

[http_blog.csdn.net_loveyaozu_article_details_51205820]: http://blog.csdn.net/loveyaozu/article/details/51205820
[Android]: http://lib.csdn.net/base/android
[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/architecture
[NEON _ SIMD]: /images/20220616/0ab7129b664045ceb0ade057c9c3953b.png
[Link 2]: http://lib.csdn.net/base/aiplanning
[Link 3]: http://lib.csdn.net/base/vras
[Link 4]: http://lib.csdn.net/base/operatingsystem
[Link 5]: http://lib.csdn.net/base/datastructure
[Linux]: http://lib.csdn.net/base/linux
[http_www.intel.com_content_www_us_en_processors_architectures-software-developer-manuals.html]: http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html