用FPU工作 - 15.1 简单实例 - 《逆向工程权威指南》

15.1 简单实例
- 15.1.1 x86
- 15.1.3 ARM:优化 keil＋thumb 模式

15.1 简单实例

下面我们来研究一个简单的例子

double f (double a, double b)
{
    return a/3.14 + b*4.1;
}

15.1.1 x86

在msvc2010中编译

CONST SEGMENT
__real@4010666666666666 DQ 04010666666666666r   ; 4.1
CONST ENDS
CONST SEGMENT
__real@40091eb851eb851f DQ 040091eb851eb851fr   ; 3.14
CONST ENDS
_TEXT SEGMENT
_a$ = 8         ; size = 8
_b$ = 16        ; size = 8
_f  PROC
    push    ebp
    mov     ebp, esp
    fld     QWORD PTR _a$[ebp]
; current stack state: ST(0) = _a
    fdiv    QWORD PTR __real@40091eb851eb851f
; current stack state: ST(0) = result of _a divided by 3.13
    fld     QWORD PTR _b$[ebp]
; current stack state: ST(0) = _b; ST(1) = result of _a divided by 3.13
    fmul    QWORD PTR __real@4010666666666666
; current stack state: ST(0) = result of _b * 4.1; ST(1) = result of _a divided by 3.13
    faddp   ST(1), ST(0)
; current stack state: ST(0) = result of addition
    pop     ebp
    ret     0
_f ENDP

FLD从栈中取8个字节并将这个数字放入ST(0)寄存器中，自动将它转换成内部80位格式的扩展操作数。

FDIV除存储在ST(0)中地址指向的数值 __real@40091eb851eb851f —3.14 就放在那里。

汇编语法丢失浮点数，因此，我们这里看到的是64位IEEE754编码的16进制表示的3.14。

执行FDIV执行后，ST(0)将保存除法的结果。

另外，这里也有FDIVP指令，用ST(0)除ST(1)，从栈中将将这些值抛出来，然后将结果压栈。如果你懂forth语言，你会很快意识到这是堆栈机。

FLD指令将b的值压入栈中之后，商放入ST(1)寄存器中，ST(0)中保存b的值。

接下来FMUL指令将来自ST(0)的b值和在__real@4010666666666666 (4.1 的值在那里)相乘，然后将结果放入ST（0）中。

最后，FADDP指令将栈顶的两个值相加，将结果存储在ST(1)寄存器中，然后从ST（1）中弹出，再放入ST(0)中。

这个函数必须返回ST(0)寄存器中的值，因此，在执行FADDP命令后，没有其他额外的的指令了需要执行了。

GCC 4.4.1（选项03）生成基本同样的代码，有小小的不同之处。

不同之处在于，首先，3.14被压入栈中（进入ST(0)）,然后arg_0的值除以ST(0)寄存器中的值

FDIVR 意味着逆向除法被除数和除数交换。

因为乘法两个乘数可交换，所以没有这样的指令，我们只有FMUL而没有逆乘。

FADDP也是将两个值相加，其中一个来自栈。然后ST(0)保存它们的和。

这段反编译代码的碎片是由IDA产生的，ST(0)简称为ST。

15.1.2 ARM: Xcode优化模式(LLVM)+ARM 模式

直到ARM有标准化的浮点数支持后，几家处理器厂商才将其加入到他们自己指令扩展中。然后，VFP（向量浮点运算单元）标准化了。

与x86相比，一个重要的不同是，在x86中使用fpu栈工作，而在ARM中，这里没有栈，你只能使用寄存器。

f
        VLDR        D16, =3.14
        VMOV        D17, R0, R1 ; load a
        VMOV        D18, R2, R3 ; load b
        VDIV.F64    D16, D17, D16 ; a/3.14
        VLDR        D17, =4.1
        VMUL.F64    D17, D18, D17 ; b*4.1
        VADD.F64    D16, D17, D16 ; +
        VMOV        R0, R1, D16
        BX          LR
dbl_2C98    DCFD 3.14 ; DATA XREF: f
dbl_2CA0    DCFD 4.1 ; DATA XREF: f+10

可以看到，这里我们使用了新的寄存器，并以D开头。这些是64位寄存器，有32个，他们既可以用作浮点数(double)运算也可以用作SIMD(在ARM中称为NEON)。

它们同时也可以作为32个32位的S寄存器使用，它们被用于单精度操作浮点数（float）运算。

记住它们很容易：D系列寄存器用于双精度数字，S寄存器用于单精度数字，记住Double和Single的首字母就可以了。

两个常量（3.14和4.1）都是以IEEE 754的形式存储在内存中。

VLDR和VMOV指令，容易推断，类似LDR和MOV指令，但是它们使用D系列寄存器，需要注意的就是这些指令不就之后也会展现出，就像D系列寄存器一样，不仅可以进行浮点数运算而且也可以用于SIMD(NEON)运算，参数传递的方式仍旧是通过R系列寄存器传递，但是每个具有双精度的数值有64位，所以为了便于传递需要两个寄存器。

VMOV D17,R0,R1在最开始，将两个来自R0和R1的32位的值组成一个64位的值并且将它保存在D17中。
VMOV R0,R1,D16是一个逆操作，D16中的值放回R0,R1中。
VDIV,VMUL,VADD都是用于浮点数的处理计算的指令，分别为除法指令，乘法指令，加法指令。

thumb-2的代码也是相同的。

15.1.3 ARM:优化 keil＋thumb 模式

f
            PUSH    {R3-R7,LR}
            MOVS    R7, R2
            MOVS    R4, R3
            MOVS    R5, R0
            MOVS    R6, R1
            LDR     R2, =0x66666666
            LDR     R3, =0x40106666
            MOVS    R0, R7
            MOVS    R1, R4
            BL      __aeabi_dmul
            MOVS    R7, R0
            MOVS    R4, R1
            LDR     R2, =0x51EB851F
            LDR     R3, =0x40091EB8
            MOVS    R0, R5
            MOVS    R1, R6
            BL      __aeabi_ddiv
            MOVS    R2, R7
            MOVS    R3, R4
            BL      __aeabi_dadd
            POP     {R3-R7,PC}
dword_364   DCD 0x66666666          ; DATA XREF: f+A
dword_368   DCD 0x40106666          ; DATA XREF: f+C
dword_36C   DCD 0x51EB851F          ; DATA XREF: f+1A
dword_370   DCD 0x40091EB8          ; DATA XREF: f+1C

keil为处理器生成的代码不支持FPU和NEON。因此，双精度浮点数通过通用R寄存器来传递双精度数字，与FPU指令不同的是，通过对库函数调用（如_aeabidmul, aeabi_ddiv, aeabi_dadd）用来实现乘法，除法，浮点数加法。当然，这比FPU协处理器慢，但总比没有强。

另外，在x86的世界中，当协处理器少而贵并且只安装昂贵的计算机上时，在FPU模拟库非常受欢迎。

在ARM的世界中，FPU处理器模拟称为soft float 或者armel，用协处理器的FPU指令的称为hard float和armhf。

举个例子，树莓派的linux内核用两种变量编译。如果是soft float，参数就会通过R系列寄存器编码，hard float则会通过D系列寄存器。

这就是不让你使用例子中来自armel编码的armhf库原因，反之亦然。那也是linux分区必须根据调用惯例编译的原因。