随着Arm架构在服务器、高性能计算及移动设备领域的不断普及，针对AArch64的编译器优化已成为提升整体系统性能的关键环节。GNU编译器集合（GCC）作为业内重要的开源编译器项目，其版本迭代对Arm生态的影响深远。GCC 15版本作为近年来的重大更新，以持续改进为核心，带来了针对AArch64架构的多项优化，显著增强了代码生成效率和执行性能，为开发者提供了更高效的工具支持。首先，GCC 15在向量化方面做出了重要突破。GCC在之前版本中实现了统一的循环向量化器——仅保留了对循环感知的SLP（Superword Level Parallelism）向量化器的支持，简化了维护和拓展的难度。该版本进一步完善了对早期循环退出（early break）的向量化支持，解决了GCC 14中存在的代码冗余和活跃变量处理不足的问题，生成了更加简洁高效的循环体。
这一改进对控制流复杂的循环，尤其是在高性能计算领域的应用表现出巨大推动力，例如GROMACS等科学计算软件的性能因此得到提升。值得注意的是，GCC 15引入了针对对齐问题的剥离（peeling）技术，放宽了此前对静态已知缓冲区大小的限制，显著提高基于Adv. SIMD和固定长度SVE向量长度的循环向量化覆盖度，同时为下一代GCC 16版本中基于故障加载的泛型SVE向量化奠定基础。此外，对于包含预取指令（__builtin_prefetch）的循环，GCC 15能智能地在向量化过程中忽略这些提示，避免早期版本因内存访问副作用而放弃向量化的情况，提升了编译器对工程实际代码的兼容与优化能力。GCC 15还新增了SVE2.1指令集中两项点积（dot product）操作的自动向量化支持，通过利用SVE的两路无符号点积指令udot，显著加快了数字信号处理相关的计算性能。同时，该版本还扩展了对SME（Scalable Matrix Extension）功能的自动向量化，允许开发者通过特定属性启用流模式（streaming mode），简化矩阵乘法等大规模计算的优化过程。在数学函数自动向量化方面，GCC 15继续增强对glibc libmvec库的支持，进一步扩大了数学函数和用户自定义函数的向量化覆盖，使得科学计算和工程计算中的函数调用性能优化成为可能。
另一项重大的创新是支持饱和算术指令。GCC 15能够自动识别并调用硬件级的饱和指令，不论是标量还是向量形式，这对信号处理和图像处理等领域非常有价值。为了避免不必要的性能损失，编译器还引入了成本模型，优先根据参数寄存器（GPR）和浮点寄存器（FPR）使用情况决定是否采用饱和指令或替代序列。另外，GCC 15改进了人口计数（popcount）函数的向量化策略，充分利用Adv. SIMD及SVE的特性，甚至结合点积指令优化，使得在不同数据类型和向量长度下都能生成高效的指令序列。ARM Cortex-MVE（M-Profile Vector Extension）在32位Arm中的尾部预测（tail predication）也受益于GCC 15的支持，这一技术避免了传统向量循环中须要的末尾标量循环处理，大幅提高了代码简洁性和执行效率。FP8浮点数格式作为Armv9架构中的新成员，在GCC 15中获得正式支持。
该标准定义了8位浮点数的两种子格式（E4M3和E5M2），允许在低精度计算场景中节省内存和功耗。GCC 15通过intrinsics接口实现FP8指令的调用，并引入了专门的寄存器活跃度追踪以优化FPMR寄存器的切换，提升了FP8计算的代码生成质量。原子操作库libatomic在GCC 15中新增对RCPC3指令集的支持，该指令集自Armv8.2-A向上版本引入，增强了负载释放对的原子性，适用于多核心同步操作，配合LSE2（Large System Extensions 2）功能可自动发挥硬件优势。除了指令级优化，GCC 15还更新了对Neoverse微架构的支持，包括Arm Cortex-A520AE、A720AE、A725、R82AE及Neoverse N3、V3与V3AE等型号，为这些新兴核心提供了定制化的调度和成本模型调整，帮助释放其硬件潜能。缓存策略方面，GCC 15将默认的一级数据缓存行大小调整为64字节，符合当下主流Armv9-A及Neoverse核心设计，减少多线程环境下的内存压力和无效数据传输。浮点乘加链路（FMA）代码生成也实现了流水线支持，根据核心可并行执行的FMA数量，编译器能够智能重组表达式以填满流水线，充分利用计算单元转发，从而提升数值计算密集型应用的吞吐量。
指令融合方面，Neoverse核心特有的CMP（比较）与CSEL（条件选择）融合得到了GCC 15引入，编译器会保持这两条指令的顺序和排列，有助于减少执行周期和资源占用。体系结构支持方面，GCC 15增加了对Armv9.5-A新架构的支持，同时也独立实现了众多细粒度的特征支持，如CPA（Continuous Packed Addends）、FAMINMAX（Fused Min/Max）、FCMA（Fused Multiply-Add for Compressed formats）、FP8及FP8相关的点积与FMA扩展等，为开发者提供了更多灵活调优的选项。标准C++语言层面，GCC 15将SVE向量类型的操作符重载加入支持，允许程序员使用自然的算术运算符对SVE数据类型进行操作，降低了编写和维护底层向量化代码的难度，提升开发效率。OpenMP并行计算对SVE的协同支持也加强了，支持parallel sections、for循环及lastprivate等语义，使得多线程向量化更加顺畅。循环中归纳变量优化（IV opts）经过改进，针对符号与无符号表达式的统一识别以及处理，在提高代码生成效率的同时，特别优化了Fortran等语言的地址计算模式，避免不必要的复杂寻址，进一步增强了跨语言的兼容性和性能。值得一提的是，ILP32 ABI支持在GCC 15中正式进入弃用阶段，提醒开发者提前调整，以避免未来版本中的兼容性问题。
为应对异构多核系统的复杂情况，-mcpu=native选项也得到改进，如在检测未知大.LITTLE芯片时，GCC能够自动提炼多核共享的硬件特征，确保生成代码的现代化和优化性。C++标准库libstdc++得到了引人注目的性能提升，诸如std::find循环不再手工展开，改用GLIBC的高效memchr且加入向量化支持。此外，修正了从GCC 12版本以来影响哈希映射查找性能的内联问题，重新启用了相关函数的内联，从内部概率分布和分支预测层面优化，提高命中率和循环效率。默认针对Cortex-A53的错误修正措施得以在GCC 15中智能关闭，避免引入不必要的性能损耗，特别是在Neoverse和SVE核心中展现明显优势。立即数生成优化巧妙利用了SVE的广泛立即数范围，扩展了Adv. SIMD指令的灵活性，生成更紧凑高效的指令序列。伴随核心零值初始化策略更新，标准化所有零寄存器生成为统一模式，提升指令共享率和代码密度。
复杂的向量排列（permute）操作也有了多项针对性优化，有效减少寄存器间复制和多余指令，改进早期寄存器分配，避免不必要的数据移动，最终带来更高执行效率。新引入的晚期合并（late combine）编译优化在指令分解和寄存器分配前后运行两次，重点挖掘可合并表达式，提高复杂寻址模式利用率，适配现代Arm核心对复杂寻址的低成本支持。针对编译时间，GCC 15对早期调度机制进行了裁剪，默认关闭低于-O3的早期指令调度，大幅缩减编译时长，同时带来微小代码尺寸减少，尤其适合大规模项目构建。SVE内置函数也得到了大量常量表达式优化，消除冗余计算，提升编译器前后端的协同效果。针对位操作，如计数尾零（CTZ）和向量旋转，GCC 15采用更高效的指令组合，利用如RBIT、REV及XAR指令，替代先前基于移位的方案，明显降低指令延迟和执行周期。循环中的CRC检测新增自动识别硬件加速指令的能力，包括位反转和正向CRC计算，为数据完整性校验提供高性能方案。
针对数学函数调用中的性能瓶颈，GCC 15借助SVE指令FSCALE及ASRD扩展，避免代价昂贵的库函数调用，特别是对于ldexp、powif和powof2等操作，显著降低开销。大型程序中调用关系的代码局部性调优也得到改进，通过PGO（Profile Guided Optimization，性能引导优化）或静态预测，GCC 15调整函数布局，缩短调用距离，提升I-Cache利用率和整体执行效率。新版本还受益于glibc中malloc的改进，通过分离tcache快速路径和延迟初始化机制，提高多线程内存分配性能，尤其是在Neoverse V2平台上表现出显著提升。安全性方面，GCC 15首次引入受保护控制栈（Guarded Control Stack，GCS）支持，结合Linux 6.13内核及Binutils 2.44等工具链，利用硬件阴影栈防护返回地址篡改，提高运行时安全性。GCS的集成不仅无需用户代码改动，还支持调试和性能分析工具更为准确和高效的调用栈追踪，推动Arm生态安全性迈上新台阶。综上所述，GCC 15在AArch64架构上呈现了一场全面而深刻的优化升级，从底层指令生成到高层语言支持，再到安全防护和工具链配套，都体现出对现代Arm生态需求的精准把控和积极响应。
未来，随着GCC 16及其后续版本的持续投入，结合新硬件特性与生态应用，我们有望见证更高效、更安全、更智能的Arm软件开发时代。
