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m1编译iOS速度

发布时间: 2023-06-27 01:24:43

‘壹’ M1 设备的 Xcode 编译问题深究

在Apple发布M1芯片之前,一直使用Intel的芯片,没有出现什么问题。发布M1芯片后,由于两者架构的不同(M1是arm64架构,Intel是x86_64的架构),导致很多软件运行出现了问题。我们在M1机型中使用Xcode编译模拟器时,可能会碰到如下报错:



这些报错,都是是由于项目中存在.a或.framework静态库导致的。以前,我们创建静态库时,会分别打包出一份针对真机(arm64)和模拟器的(x86_64),然后将这两份合并成一个包后引入项目中进行使用。在Intel机型上,真机上使用arm64指令,模拟器(x86_64)中使用x86_64指令,所以不存在问题。但是在M1机型上,模拟器是以arm64运行的,显然再以x86_64运行就会出现问题。

对于这类架构报错问题,网上的资料一般会告诉你两个解决方案:
以Rosetta模式运行Xcode。
修改Build Settings -> Excluded Architectures选项,添加Any iOS Simulator SDK选项,并设置值为arm64。图示如下:

这两种方案都能解决编译问题,但是也都存在问题。

以Rosetta模式运行是M1机器上x86软件无法运行的解决方案,它会将x86指令转译成ARM指令运行,这种转译显然是存在性能损耗的,损耗大概在20%~30%,不到万不得已,不推荐使用这种方案。
Excluded Architectures方案说明

修改Excluded Architectures选项也有它的问题。字面意思是排除架构的意思,我们设置在模拟器中排除arm64就能解决模拟器无法编译arm64的问题。
这样的设置能生效会让人有点费解,我们知道,在intel机型上,模拟器本来就是以x86方式运行的,排除arm64毫无影响。但是在M1机型上,模拟器是以arm64方式运行的,排除了arm64反而能跑,这不是把我的智商摁在地上摩擦么?,但是苹果就是这样干的,当在M1机型上,排除了模拟器的arm64架构后,模拟器还是会以arm64的方式运行,但是模拟器中的app是以x86的方式运行的,对苹果的这个骚操作我们不得不服。图示如下:

有时候在Excluded Architectures选项中排除了模拟器的arm64指令,依然无法编译通过,那么一般是项目设置和cocoapods的设置不一致导致,设置为一致后一般可以解决问题。可以通过在Podfile中添加如下内容来解决:

通过上述内容,我们知道了问题的由来,它是由于项目中存在.a或.framework,它们提供的指令集不完整导致的。Apple对于这类问题,也提供了解决方案,请由我细细道来。

以Xcode13为例,在我们创建静态库时,选择真机编译出来的包只包含arm64指令,选择模拟器编译出来的会同时包含arm64和x86_64指令。我看一些网上的教程,教别人将模拟器部分的arm64移除,其实大可不必。因为要支持M1机器正常跑模拟器,模拟器必须同时包含arm64和x86_64指令。

2019年的WWDC,apple提供了一种新的框架封装格式XCFramework。简单理解就是以前使用lipo合并不同指令集的包,现在则使用新的指令合并成XCFramework格式

打包成framework,格式如下:

打包成XCFramework后,格式如下:

从上述可以看出,XCFramework就是把两个不同指令集的framework放入了同一个文件夹(.xcframework),并生成了一个配置文件Info.plist。这样生成的XCFramework就可以完美的解决M1机器无法编译模拟器的问题。
XCFramework的创建指令也很简单:

以现在的情况,很多第三方框架,并没有使用XCFramework,而项目中只要有一个框架没有支持模拟器的arm64指令,那么在M1机器上,模拟器只能以Rosetta模式运行应用,对这一块的普遍支持估计要等M1普及以后了。

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‘贰’ 苹果推出首款自主研发的芯片M1,它有多强

苹果推出首款自主研发的芯片M1有以下强大的功能:一、它并不是简单的A14马甲 ;二、实现了低功耗和多干活,计算能力超强;三、更长的电池寿命。

一、对于苹果的新处理器,很多人猜测是一个手机和平板上的A14加强版,类似于A12Z,A12X和A12的关系。增加几个大核心,增加几个GPU的加强版A14。但是,苹果M1并不是这么简单的产品。

苹果的芯片有时被称为基于Arm的芯片,因为它从总部位于英国的Arm公司获得了指令集的许可,这些指令集决定了处理器如何处理命令。但是核心处理器电路是这家美国公司自己设计的。苹果的优势之一是可以控制要包含的加速器。这些是特殊部分,专门处理某些任务,例如机器学习或密码学。它还可以将内存和其他功能集成到一个封装中,而不是使用其他专业芯片,这应该有助于提高性能。

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