Ускоряем свою Arduino
Месяца 3 назад, как и многие горе-электроники, купил себе на мой тогдашний взгляд самую навороченную микропроцессорную плату из семейства Arduino, а именно Seeeduino Mega, на базе процессора Atmega1280. Побаловавшись всласть вращающимся сервоприводом и моргающим светодиодом, встал вопрос: «зачем же я её купил?».
Я работаю одним из ведущих конструкторов на одном крупном военном Зеленоградском заводе, и в данный момент веду проект по разработке метрологического средства измерения. В данной задаче существует бесконечное множество проблем, которые требуют индивидуального решения. Одной из таких задач является управление шаговым двигателем без шумов и с шагом не 1.8 градуса, как сказано в документации шагового двигателя, а до 0.0001 градуса. Казалось бы, задача сложна и нерешабельна, но, повозившись немного со схемами управления, пришёл к выводу, что всё реально и возможно. Требуется только генерация двух сигналов специфичной формы и со сдвигом фаз и частотой изменения напряжения до 1 МГц. (Подробное исследование шагового мотора и раскрытие всех тайн управления напишу в следующей статье) Сразу же в голове стали появляться проблески надежды, что я не зря потратил 1500 рублей на свою красненькую Seeeduino, и я, набравшись энтузиазма, начал разбираться.
Первоначальный ужас:
Подключив микропроцессорную плату к осцилографу, и написав цикл digitalWrite(HIGH), и ниже digitalWrite(LOW), на осцилографе обнаружил довольно унылый меандр с частотой 50Гц. Это кошмар. Это крах, подумал я, на фоне требуемых 1Мгц.
Далее, через осцилограф, я изучил еще несколько скоростей выполнения:
AnalogRead() — скорость выполнения 110 мкс.
AnalogWrite() — 2000 мкс
SerialPrintLn() — при скорости 9600 около 250мкс, а при максимальной скорости около 3мкс.
DigitalWrite() — 1800мкс
DigitalRead() — 1900мкс
На этом я, всплакнув, чуть не выкинул свою Seeeduino. Но не тут-то было!
Глаза боятся, руки делают!
Не буду рассказывать свои душевные муки и описывать три долгих дня изучения, лучше сразу скажу всё как есть!
Подняв всю возможную документацию на Arduino и на процессор Atmega1280, исследовав опыт зарубежных коллег, хочу предложить несколько советов, как заменять чтение/запись:
Улучшаем AnalogRead()
#define FASTADC 1
// defines for setting and clearing register bits
#ifndef cbi
#define cbi(sfr, bit) (_SFR_BYTE(sfr) &=
_BV(bit))
#endif
#ifndef sbi
#define sbi(sfr, bit) (_SFR_BYTE(sfr) |= _BV(bit))
#endif
void setup() <
int start ;
int i ;
#if FASTADC
// set prescale to 16
sbi(ADCSRA,ADPS2) ;
cbi(ADCSRA,ADPS1) ;
cbi(ADCSRA,ADPS0) ;
#endif
Serial.begin(9600) ;
Serial.print(«ADCTEST: «) ;
start = millis() ;
for (i = 0 ; i
Результат: скорость 18,2 мкс против бывших 110 мкс.
Кстати, максимальная скорость АЦП Атмеги как раз 16мкс. Как вариант — использовать другую микросхему, заточенную именно под АЦП, которая позволит уменьшить скорость до 0,2мкс (читать ниже, почему)
Улучшаем digitalWrite()
Каждая Arduino/Seeeduino/Feduino/Orduino/прочаяduino имеет порты. Каждый порт — 8 бит, которые сначала надо настроить на запись. Например, на моей Seeeduino PORTA — c 22 по 30 ножку. Теперь всё просто. Управляем с 22 по 30 ножки с помощью функций
PORTA=B00001010 (битовая, ножки 23 и 25 — HIGH)
или
PORTA=10 (десятичная, всё так же)
Результат = 0,2мкс против 1800мкс, которые достигаются обычным digitalWrite()
Улучшаем digitalRead()
Практически то же самое, что и в улучшении с digitalWrite(), но теперь настраиваем ножки на INPUT, и используем, например:
if (PINA==B00000010) <. >(если на ножке 23 присутствует HIGH, а на 22 и 24-30 присутствует LOW)
Результат выполнения этого if() — 0.2мкс против 1900мкс, которые достигаются обычным digitalRead()
Улучшаем ШИМ модулятор, или analogWrite()
for (int k=0;k
Вот и получили ШИМ с частотой 19кГц против 50Гц.
КЛУБ РОБОТОТЕХНИКИ
«Вы читаете о роботах и программировании и думаете: «Было бы здорово сделать что-то подобное самому!» Теми, кем эта идея овладевает чуть больше просто мыслей смотрят кто и как делал своего робота. Читают статьи, смотрят видео. На картинках все понятно. В видеороликах тоже обычно показываются уже готовые продукты, а также сжато показываются технологии их изготовления. И вроде бы то же всё понятно: отпилил, прикрутил, припаял, соединил, запрограммировал вон на той программе вот этим кодом.»
среда, 10 марта 2021 г.
Ускорение функции analogRead()
- напряжение питания микроконтроллера — 5 В,
- внутренний опорный источник на 1,1 В ( на Atmega8 — 2,56 В),
- напряжение на выводе AREF ( внешний ИОН, референтное напряжение).
- в ручном режиме — единичное преобразование
- а автоматическом режиме — по сигналам из различных источников
- ADEN ( ADC Enable, включение АЦП) — флаг, разрешающий использование АЦП, при сбросе флага во время преобразования процесс останавливается;
- ADATE ( ADC Auto Trigger Enable) — выбор режима работы АЦП. 0 – разовое преобразование ( Single Conversion Mode); 1 – включение автоматического преобразования по срабатыванию триггера ( заданного сигнала). Источник автоматического запуска задается битами ADTS[2:0] регистра ADCSRB. Возможны следующие варианты:
Частота работы МК Atmega 328P 16МГц. При настройках по умолчанию используется пред делитель 128 ( ADPS[2:0]=[111]), а это значит, что АЦП работает на частоте 16МГц/128=125КГц, что укладывается в данные даташита – 50-200КГц. Отсюда очень низкая скорость выполнения преобразования, но и самая высокая точность. Для того, чтобы ускорить работу АЦП, необходимо уменьшить пред делитель, но необходимо помнить, что чем выше частота, тем ниже точность преобразования. Экспериментально можно получить значение пред делителя – 16 ( ADPS[2:0]=[100]), при котором возможен компромисс 10-кратного прироста скорости, при сохранении точности.
int pinIn = A0; // Пин аналогового входа
void setup ()
<
pinMode (pinIn, INPUT );
(( 1 ( 1 ; //Битам ADPS1 и ADPS0 присваиваем нули
>
Замеры производительности показывают время выполнения функции — 16 мкс ( вместо первоначальных 112 мкс):
Оптимизация кода
С ростом навыков и созданием всё более глобальных проектов вы столкнётесь с тем, что “Ардуина” перестанет справляться с тем объёмом работы, который вы хотите от неё получить. Может банально не хватать быстродействия в расчётах, обновлении информации на дисплеях, отправки данных и прочих ресурсозатратных действий, а ещё может просто закончиться память! Самое страшное, когда заканчивается оперативная память: она может это сделать абсолютно незаметно и устройство начнёт вести себя неадекватно, перезагрузится или попросту зависнет. Как этого избежать? Нужно оптимизировать свой код! Информации по этому поводу в Интернете очень мало, поэтому я опишу всё, с чем сталкивался лично.
С чем компилятор справится сам
Модификатор volatile
Компилятор оптимизирует действия с переменными, которые не помечены как volatile , так как это прямая команда “не оптимизируй меня”. Это важный момент, потому что действия с такими переменными (если они нужны) надо оптимизировать вручную. Компилятор не будет оптимизировать вычисления, вырезать неиспользуемые переменные и конструкции с их применением!
Вырезание неиспользуемых переменных и функций
Компилятор вырезает из кода переменные, а также реализацию функций и методов класса, если они не используются в коде. Таким образом даже если мы подключаем огромную библиотеку, но используем из неё лишь пару методов, объём памяти не увеличится на размер всей библиотеки. Компилятор возьмёт только то, что используется.
Оптимизация вычислений
Компилятор оптимизирует некоторые вычисления:
- Заменяет типы данных на более оптимальные там, где это возможно и не повлияет на результат. Например val /= 2.8345 выполняется в 4 раза дольше, чем val /= 2.0 , потому что 2.0 была заменена на 2 .
- Заменяет операции целочисленного умножения на степени двойки (2^n) битовым сдвигом. Например, val * 16 выполняется в два раза быстрее, чем val * 12 , потому что будет заменена на val .
- Примечание: для операций целочисленного деления такая оптимизация не проводится и её можно сделать вручную: val >> 4 выполняется в 15 раз быстрее, чем val / 16 .
- Заменяет операции взятия остатка от деления % на степени двойки битовой маской (остаток от деления на 2^n можно вычислить через битовую маску: val & n ). Таким образом например 100 % 10 выполняется в 17 раз дольше, чем 100 % 8 , учитывайте это.
- Предварительно вычисляет всё, что можно вычислить (константы). Например val /= 7.8125 выполняется столько же, сколько val /= (2.5*10.0/3.2+12.28*3.2) , потому что компилятор заранее посчитал и подставил результат всех действий с константами.
- Использует для умножения и деления целых чисел ячейку в два байта (знаковую). Это очень опасно, потому что результат может оказаться больше. Для выражений, результат которых превосходит 32’768, нужно принудительно приказать компилятору выделить больше памяти при помощи (long) или другими способами, мы разбирали это в уроке про математические операции.
Вырезание условий и свитчей
Компилятор вырежет целую ветку условий или свитчей, если заранее будет уверен в результате сравнения или выбора. Как его в этом убедить? Правильно, константой! Рассмотрим элементарный пример: условие или свитч с тремя вариантами:
Если объявить num как обычную переменную – в скомпилированный код попадёт вся конструкция целиком, три условия или весь свитч. Если num сделать константой const или дефайном #define – компилятор вырежет весь блок условий или свитч и оставит только содержимое, которое получается при заданном num . В этом очень легко убедиться, скомпилировав код и посмотрев на объём занимаемой памяти в логе компилятора. При помощи данного трюка можно ускорить выполнение некоторых функций и уменьшить занимаемое ими место в памяти, например для создания универсальной библиотеки.
Рассмотрим весьма полезный пример: функция быстрого чтения состояния цифрового пина для ATmega328 (остальные быстрые аналоги ищи тут):
Вызов fastRead(переменная) занимает 6 тактов процессора (0.37 мкс), вызов fastRead(константа) – 1 такт (0.0625 мкс)! Для сравнения, вызов стандартной digitalRead(переменная) занимает 58 тактов, а digitalRead(константа) – 52 такта. То есть при помощи оптимального кода и понимания логики работы компилятора можно сделать “digitalRead()” в 58 раз быстрее, чем это предлагает библиотека Arduino.h, при том ничуть не теряя в удобстве использования!
Если вы пишете свою библиотеку или класс, то всё будет чуть труднее: константы внутри класса не являются для компилятора весомым поводом для вырезания условий и свитчей, даже если это const и он объявлен в списке инициализации класса. Для того, чтобы компилятор вырезал условие или свитч внутри реализации методов класса, ему нужна внешняя константа/дефайн или шаблон template . Напомню, что шаблон позволяет также создавать внутри класса массив заданного размера, об этом рассказывал в уроке про библиотеки.
Тестовый класс с дигиталРидами (для AVR) разных вариантов:
Результаты бенчмарка в тактах процессора (для AVR):
| volatile | variable | constant | define | external const | template const | |
| digitalRead | 58 | 58 | 58 | 52 | 52 | 52 |
| pinRead | 6 | 6 | 6 | 1 | 1 | 1 |
| bitRead(PIND, pin); | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
Оптимизация скорости
Начнём с вопроса как измерить время выполнения кода. Для большинства случаев достаточно стандартной конструкции с millis()/micros() – запомнить текущее время, выполнить действие, вычесть запомненное время из текущего. Точность измерения тем выше, чем меньше в “измеряемом” коде используется запрет прерываний. Минимальная единица измерения (для AVR Arduino) – 4 микросекунды, это разрешение функции micros().
Для “взрослой” оптимизации кода (вычисления, IO) этой точности будет мало. Вот вам инструмент для замера времени выполнения кода с точностью до одного такта процессора (0.0625 микросекунды для 16 МГц тактирования), выводит время выполнения в тактах процессора и микросекундах. Код работает на таймере 1, максимальная длительность измерения – 4 миллисекунды! Код для ATmega328 (Arduino NANO).
Использовать переменные соответствующих типов
Тип переменной/константы не только влияет на занимаемый ей объём памяти, но и на скорость вычислений! Привожу таблицу для простейших не оптимизированных компилятором вычислений. В реальном коде время может быть меньше. Примечание: время приведено для AVR и кварца 16 МГц.
| Тип данных | Время выполнения, мкс | ||
| Сложение и вычитание | Умножение | Деление, остаток | |
| int8_t | 0.44 | 0.625 | 14.25 |
| uint8_t | 0.44 | 0.625 | 5.38 |
| int16_t | 0.89 | 1.375 | 14.25 |
| uint16_t | 0.89 | 1.375 | 13.12 |
| int32_t | 1.75 | 6.06 | 38.3 |
| uint32_t | 1.75 | 6.06 | 37.5 |
| float | 8.125 | 10 | 31.5 |
Как вы можете заметить, время вычислений отличается в разы даже для целочисленных типов данных, так что всегда нужно прикидывать, какая максимальная величина будет храниться в переменной и выбирать соответствующий тип данных. Стараться не использовать 32-битные числа там, где они не нужны, а также по возможности не использовать float . В то же время, умножить long на float будет выгоднее, чем делить long на целое число. Такие моменты можно считать заранее как 1/число и умножать вместо деления в критических ко времени выполнения моментах кода. Также читай об этом чуть ниже.
Отказаться от float
Из таблицы выше можно увидеть, что на действия с числами с плавающей точкой микроконтроллер тратит в несколько раз больше времени по сравнению с целочисленными типами. Дело в том, что у большинства микроконтроллеров AVR (что стоят на Ардуинах) нет аппаратной поддержки вычислений float чисел и эти вычисления производятся программными средствами. На взрослых микроконтроллерах ARM такая поддержка, к слову, имеется. Что же делать? Просто избегайте использования float там, где задачу можно решить целочисленными типами. Если нужно перемножить-переделить кучу float ‘ов, то можно перевести их в целочисленный тип, умножив на 10-100-1000, смотря какая нужна точность, вычислить, а затем результат снова перевести в float . В большинстве случаев это получается быстрее, чем вычислять float напрямую:
Существует также такая штука как fixed point – числа с фиксированной точкой. С точки зрения пользователя они являются обычными десятичными дробями, но по факту являются целочисленными типами и вычисляются соответственно быстрее. Нативной поддержки fixed point в Arduino нет, но можно работать с ними при помощи самописных функций, макросов или библиотек, под спойлером найдёте пример, который можно использовать на практике:
Также у меня есть простенькая библиотека для работы с такими числами.
Выбирать множители степенями двойки
Как рассказано в первой главе, компилятор заменяет целочисленные операции умножения на (2^n) битовыми сдвигами, которые выполняются гораздо быстрее. Как это использовать: по возможности писать свои алгоритмы так, чтобы в математических операциях получались степени двойки (2 4 8 16 32 64 128…). Например, умножение числа на 16 выполняется в два раза быстрее, чем на 15. Речь идёт о нескольких микросекундах, но иногда и это бывает важно. Примечание: слово целочисленный здесь не просто так, для float трюк не работает!
Заменить деление битовым сдвигом
Что касается целочисленного деления на степени двойки, то компилятор не заменяет его сдвигом и это можно и нужно сделать вручную. Например, деление long числа на 16 ( val / 16 ) выполняется в 15 раз дольше, чем операция сдвига с таким же результатом: val >> 4 (сдвинуть на 4 бита, 16 == 2 в степени 4). Для лонгов получаем 40 мкс на деление, и 2.5 мкс на сдвиг. Экономия! Примечание: слово целочисленный здесь не просто так, для float трюк не работает!
Заменить деление умножением на float
Опять же по таблице выше можно увидеть, что деление для всех типов данных выполняется гораздо дольше умножения, поэтому иногда бывает выгоднее заменить деление на целое число умножением на float . И да, пытаться усидеть на двух стульях, стараясь не использовать float и использовать его вместо деления:
Заменить возведение в степень умножением
Для возведения в степень у нас есть удобная функция pow(a, b) , но в целочисленных расчётах лучше ей не пользоваться: она выполняется гораздо дольше ручного перемножения, потому работает с float , даже если скормить ей целое:
Оптимизировать остаток от деления
Операция остаток от деления % выполняется сравнительно долго, как и само деление. Нужно помнить, что компилятор оптимизирует остаток от деления на 2^n , заменяя его битовой маской, взятие которой выполняется за пару тактов процессора, что в несколько десятков раз быстрее! Например val % 8 будет автоматически оптимизировано в val & 0b111 . Нужно по возможности писать свой алгоритм так, чтобы остаток от деления искался именно от 2^n . Например, при работе с кольцевым буфером можно сделать его размер равным 16, 32, 64, 128… и ускорить тем самым операцию перехода в начало буфера, как это обычно делается buffer_pos % buffer_size .
Предварительно вычислять то, что можно вычислить
Некоторые сложные вычисления требуют выполнения одних и тех же действий несколько раз. Гораздо быстрее будет создать локальную переменную, в неё “посчитать” и использовать в дальнейших расчётах. Примечание: большинство расчётов компилятор оптимизирует сам, например действия с константами и конкретными цифрами.
Ещё хороший пример: расчёт величин, которые ведут себя предсказуемо, например гармонические функции sin() и cos() . На их вычисление уходит довольно-таки много времени – 119.46 мкс! На практике синусы/косинусы практически никогда не вычисляют средствами микроконтроллера, их вычисляют заранее и сохраняют в виде массива. Да, опять два стула: тратить время на вычисление или занимать память уже посчитанными данными. Также не забываем, что компилятор сам оптимизирует вычисления и делает это весьма неплохо.
Не использовать delay() и подобные задержки
Вполне очевидный совет: не используйте delay() там, где можно обойтись без него. А это 99.99% случаев. Используйте таймер на millis() , как мы изучали в уроке про многозадачность.
Заменить Ардуино-функции их быстрыми аналогами
Если в проекте очень часто используется периферия микроконтроллера (АЦП, цифровые входы/выходы, генерация ШИМ…), то нужно знать одну вещь: Ардуино (на самом деле Wiring) функции написаны так, чтобы защитить пользователя от возможных ошибок. Внутри этих функций находится куча различных проверок и защит “от дурака”, поэтому они выполняются гораздо дольше, чем могли бы. Также некоторая периферия микроконтроллера настроена так, что работает очень медленно. Пример: digitalWrite() и digitalRead() выполняются около 3.5 мкс, когда прямая работа с портом микроконтроллера занимает 0.5 мкс, что почти на порядок быстрее. analogRead() выполняется 112 мкс, хотя если его настроить чуть по-другому, он будет выполняться почти в 10 раз быстрее, не особо потеряв в точности. О таком “разгоне” Ардуино мы поговорим в отдельном уроке. В статье полезные алгоритмы для Arduino я выложил несколько “быстрых и лёгких” аналогов Ардуино-функциям.
Использовать switch вместо else if
В ветвящихся конструкциях со множественным выбором по значению целочисленной переменной стоит отдавать предпочтение конструкции switch-case , она работает быстрее else if (изучали в уроках про условия и выбор). Но помните, что:
- switch работает только с целочисленными данными
- “Кейсы” должны быть константами
Помнить про порядок условий
Если проверяется одновременно несколько логических выражений, то при наступлении первого результата, при котором всё условие однозначно получит известное значение, остальные выражения даже не проверяются. Например:
Если flag имеет значение false , функция getSensorState() даже не будет вызвана! if будет сразу пропущен (или выполнен else , если он есть). Этим нужно пользоваться, расставляя условия в порядке возрастания процессорного времени, которое требуется для их вызова/выполнения, если это функции. Например, если наша getSensorState() тратит какое-то время для выполнения, то мы ставим её после флага, который является просто переменной. Это позволит сэкономить процессорное время в те моменты, когда флаг имеет значение false .
Использовать битовые операции
Используйте битовые трюки и вообще битовые операции, часто они помогают ускорить код. Читайте в отдельном уроке.
Использовать указатели и ссылки
Вместо передачи “объекта” в качестве аргумента функции, передавать его по ссылке или по указателю: процессор не будет выделять память под копию аргумента и создавать эту копию в качестве формальной переменной – это сэкономит время! Подробнее про указатели и ссылки читайте в отдельном уроке.
Использовать макро и встроенные функции
Каждая созданная функция имеет свой адрес в памяти, и для её вызова процессор обращается по этому адресу, что занимает время. Время очень малое, но иногда даже оно бывает критичным, поэтому такие критичные ко времени вызовы можно заменить на макро-функции или на встроенные функции, подробнее читайте в уроке про функции.
Использовать константы
Константы ( const или #define ) “работают” гораздо быстрее переменных при передаче их в качестве аргументов в функции. Делайте константами всё, что не будет меняться в процессе работы программы! Пример:
Почему это происходит? Компилятор оптимизирует код, и с константными аргументами он может выбросить из функции почти весь лишний код (если там есть, например, блоки if-else ) и она будет работать быстрее.
Миновать loop
Функция loop() является вложенной во внешний цикл с некоторыми дополнительными проверками, поэтому если вам очень важно минимальное время между итерациями loop() – просто работайте в своём цикле for(;;) , например вот так:
Кодить на ассемблере (шутка)
Arduino IDE поддерживает ассемблерные вставки, в которых на одноимённом языке можно давать прямые команды процессору, что обеспечивает максимально быстрый и чёткий код. Но у нас в семье о таком не шутят =)
Оптимизация памяти
Чаще всего мы сталкиваемся с нехваткой памяти: постоянной Flash или оперативной SRAM. После компиляции кода мы получаем сообщение о занимаемом объёме Flash/SRAM, это ценная информация. Flash память можно забивать на 99%, её объём не изменяется в процессе работы устройства, чего не скажешь о SRAM. Допустим, на момент запуска программы у нас занято 80% оперативной памяти, но в процессе работы могут появляться и исчезать локальные переменные, которые добьют занимаемый объём до 100% и устройство скорее всего перезагрузится или зависнет. Опасность ещё в том, что “раздел” оперативной памяти начинает фрагментироваться, т.е. появляются маленькие пустые места, которые микроконтроллер не может занять новыми появляющимися данными. Да, всё как на компьютере, только кнопки “дефрагментировать” у нас нет. Поэтому нужно или учиться вручную заниматься менеджментом памяти, или стараться оставлять побольше свободной SRAM.
Прилагаю скетч-пример с функцией, которая выводит объём свободной SRAM. Скачать с FTP сайта (нажать правой кнопкой – сохранить файл).
Использовать переменные соответствующих типов
Как вы помните из урока о типах данных, каждый тип имеет ограничение на максимально хранимое значение, от чего прямо зависит вес этого типа в памяти. Вот они все:
| Название | Вес | Диапазон |
| boolean | 1 байт | 0 или 1, true или false |
| char (int8_t) | 1 байт | -128… 127 |
| byte (uint8_t) | 1 байт | 0… 255 |
| int (int16_t) | 2 байта | -32 768… 32 767 |
| unsigned int (uint16_t) | 2 байта | 0… 65 535 |
| long (int32_t) | 4 байта | -2 147 483 648… 2 147 483 647 |
| unsigned long (uint32_t) | 4 байта | 0… 4 294 967 295 |
| float (double) | 4 байта | -3.4028235E+38… 3.4028235E+38 |
Просто не используйте переменные более тяжёлых типов там, где это не нужно.
Использовать define
Для хранения констант в стиле номеров пинов, каких-то настроек и постоянных значений используйте не глобальные переменные, а #define . Таким образом константа будет храниться в коде программы, во Flash памяти, которой много.
Использовать директивы препроцессора
Если у вас какой-то комплексный проект, где перед прошивкой включаются/выключаются некоторые куски кода или библиотеки – используйте условную компиляцию при помощи директив #if , #elif , #ifdef и прочие, о которых мы говорили в уроке про условия
Использовать progmem
Для хранения больших объемов постоянных данных (массив битмапов для вывода на дисплеи, строки с текстом, “таблицы” синуса или других корректирующих значений) используйте PROGMEM – возможность хранить и читать данные во Flash памяти микроконтроллера, которой гораздо больше, чем оперативной. Особенность состоит в том, что данные во Flash пишутся во время прошивки, и изменить их потом будет нельзя, можно только прочитать и использовать.
Читайте подробный урок по PROGMEM.
Использовать F() макро
Если в проекте используется вывод в COM порт фиксированных текстовых данных, то каждый символ будет занимать один байт оперативной памяти, также это относится к строковым данным и выводам на дисплей. У нас есть на вооружении встроенный инструмент, который позволяет хранить строки во Flash памяти, использовать его удобнее того же PROGMEM . Работает очень просто и эффективно, позволяя делать девайс с расширенным общением/отладкой через Serial порт и не думать о забитой оперативке:
Не использовать float
Как мы обсуждали в уроке про типы данных, поддержка вычислений с float является программной (для AVR), то есть грубо говоря для вычислений “подключается библиотека”. Однократно использовав в коде все арифметические действия с float , вы подключите около 1000 байт кода во Flash память для поддержки этих вычислений. Также продублирую пример из предыдущей главы: если нужно хранить много float значений в оперативной или EEPROM памяти, то есть смысл заменить их целочисленными. Как это сделать без потери точности:
Не использовать объекты классов Serial и String
Пожалуй самые “жирные” по занимаемой памяти библиотеки – это стандартные объекты Serial и String. Если в коде появляется Serial, он сразу же забирает себе минимум 998 байт Flash (3% для ATmega328) и 175 байт SRAM (8% для ATmega328). Как только начинаем использовать строки String – прощаемся с 1178 байтами Flash (4% для ATmega328). Если Serial всё таки нужен – попробуйте использовать сильно облегчённый аналог стандартной библиотеки – microUART.
Использовать однобитные флаги
Вы должны быть в курсе, что логический тип данных boolean занимает в памяти Arduino не 1 бит, как должен занимать, а целых 8, т.е. 1 байт. Это вселенская несправедливость, ведь по сути мы можем сохранить в одном байте 8 флагов true / false , а на деле храним только один. Но выход есть: паковать биты вручную в байт, для чего нужно добавить несколько макросов. Пользоваться этим не очень удобно, но в критической ситуации, когда важен каждый байт, можно и заморочиться. Смотрите примеры: