Proyecto: Integración Python + C + ARM64 Assembly

Autor: Bautsita Bautista Itzel - No.Control: 23212800
Arquitectura: ARM64 (AArch64)
Plataforma: AWS EC2 (Graviton) / Raspberry Pi OS

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📋 Descripción

Este proyecto implementa una librería de alto rendimiento en ARM64 Assembly, integrada con Python mediante C y ctypes. Demuestra la interoperabilidad entre lenguajes de alto y bajo nivel, así como técnicas de optimización y profiling.

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🎯 Objetivo

• Demostrar la integración Python → C → Assembly en ARM64
• Implementar rutinas optimizadas respetando el ABI de ARM64
• Analizar rendimiento comparativo (Python vs C vs Assembly)
• Aplicar debugging con GDB y profiling con perf

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🛠️ Tecnologías

Lenguaje/Herramienta	Propósito
Python 3	Interfaz principal y benchmarks
C (clang)	Bridge entre Python y Assembly
ARM64 Assembly	Rutinas optimizadas de bajo nivel
ctypes	Llamada a librería compartida
GDB	Depuración y análisis
perf	Profiling de rendimiento

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📁 Estructura del Proyecto

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⚙️ Funcionalidades Implementadas

Función	Descripción	Parámetros	Retorno
sum	Suma de dos enteros	int a, int b	int
sub	Resta de dos enteros	int a, int b	int
mul	Multiplicación	int a, int b	int
max	Máximo de dos valores	int a, int b	int
min	Mínimo de dos valores	int a, int b	int
sum_array	Suma de arreglo	int* arr, int n	long
count_even	Conteo de números pares	int* arr, int n	int
dot_product	Producto punto vectorial	int* a, int* b, int n	long

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🚀 Compilación y Ejecución

1. Compilar la librería

/*
==========================================
Autor: Bautista Bautista Itzel
Proyecto: ARM64 High Performance Library
Archivo: ops.s
Descripción:
Implementación optimizada en ARM64
==========================================

C equivalente:

int sum(int a, int b) { return a + b; }

==========================================
*/

.text
.global sum
.global sub
.global mul
.global max
.global min
.global sum_array
.global count_even
.global dot_product

//--------------------------------------
// int sum(int a, int b)
// x0 = a, x1 = b
//--------------------------------------
sum:
    add x0, x0, x1
    ret

//--------------------------------------
sub:
    sub x0, x0, x1
    ret

//--------------------------------------
mul:
    mul x0, x0, x1
    ret

//--------------------------------------
max:
    cmp x0, x1
    csel x0, x0, x1, gt   // if x0 > x1
    ret

//--------------------------------------
min:
    cmp x0, x1
    csel x0, x0, x1, lt
    ret

//--------------------------------------
// long sum_array(int* arr, int n)
// x0 = ptr
// x1 = size
//--------------------------------------
sum_array:
    mov x2, 0        // i
    mov x3, 0        // sum

loop_sum:
    cmp x2, x1
    b.ge end_sum

    ldr w4, [x0, x2, lsl #2]
    add x3, x3, x4

    add x2, x2, 1
    b loop_sum

end_sum:
    mov x0, x3
    ret

//--------------------------------------
// count_even
//--------------------------------------
count_even:
    mov x2, 0
    mov x3, 0

loop_even:
    cmp x2, x1
    b.ge end_even

    ldr w4, [x0, x2, lsl #2]
    and x5, x4, 1
    cmp x5, 0
    cinc x3, x3, eq

    add x2, x2, 1
    b loop_even

end_even:
    mov x0, x3
    ret

//--------------------------------------
// dot_product
//--------------------------------------
dot_product:
    mov x3, 0
    mov x4, 0

loop_dot:
    cmp x4, x2
    b.ge end_dot

    ldr w5, [x0, x4, lsl #2]
    ldr w6, [x1, x4, lsl #2]
    mul x7, x5, x6
    add x3, x3, x7

    add x4, x4, 1
    b loop_dot

end_dot:
    mov x0, x3
    ret

2. C Bridge (bridge.c)

El archivo en C actúa como puente entre Python y Assembly, declarando las funciones externas implementadas en ensamblador.

/*
==========================================
Bridge C -> ASM
==========================================
*/

#include <stdint.h>

// Declaraciones externas ASM
extern int sum(int, int);
extern int sub(int, int);
extern int mul(int, int);
extern int max(int, int);
extern int min(int, int);

extern long sum_array(int*, int);
extern int count_even(int*, int);
extern long dot_product(int*, int*, int);

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3. Python Interface (app.py)

import ctypes
import time
import random

lib = ctypes.CDLL("./build/libops.so")

# Configuración de tipos
lib.sum.argtypes = [ctypes.c_int, ctypes.c_int]
lib.sum.restype = ctypes.c_int

# Test simple
print("SUM:", lib.sum(10, 20))

# Benchmark
def benchmark():
    size = 100000
    arr = (ctypes.c_int * size)(*range(size))

    start = time.time()
    result = lib.sum_array(arr, size)
    end = time.time()

    print("ASM sum:", result)
    print("Tiempo:", end - start)

benchmark()

4. Makefile

import ctypes
import time
import random

lib = ctypes.CDLL("./build/libops.so")

# Configuración de tipos
lib.sum.argtypes = [ctypes.c_int, ctypes.c_int]
lib.sum.restype = ctypes.c_int
lib.sum_array.argtypes = [ctypes.POINTER(ctypes.c_int), ctypes.c_int]
lib.sum_array.restype = ctypes.c_long

# Test simple
print("SUM:", lib.sum(10, 20))

# Benchmark
def benchmark():
    size = 100000
    arr = (ctypes.c_int * size)(*range(size))

    start = time.time()
    result = lib.sum_array(arr, size)
    end = time.time()

    print("ASM sum:", result)
    print("Tiempo:", end - start)

benchmark()

python3 src/app.py

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Resultados Esperados

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Python

• Python puro ~0.01 s 1x (base)

C

• C (optimizado con -O3) ~0.0005 s ~20x más rápido

Assembly

• El código en Assembly es ~77 veces más rápido que Python equivalente

El código en Assembly es ~77 veces más rápido que Python equivalente La suma de 100,000 elementos se completó en menos de 0.13 milisegundos El overhead principal está en la llamada Python → ctypes → C → ASM Para operaciones simples, el costo de llamada puede dominar; para loops grandes, Assembly brilla

Resultados obtenidos en este proyecto

• ASM sum: 4,999,950,000
• Tiempo: 0.00012922286987304688 segundos

Conclusiones

Los registros x0-x7 para argumentos y x0 para retorno facilitan la integración. Las instrucciones condicionales (csel, cinc) evitan branches y mejoran el pipeline. La integración Python-C-Assembly es viable y práctica ctypes permite llamar código de bajo nivel sin modificar Python.

El bridge en C es mínimo pero esencial para manejar tipos

Autorreflexión

Este proyecto permitió comprender la interacción entre diferentes niveles de programación y cómo el control a bajo nivel impacta directamente en el rendimiento. En general mis conocimientos y entendimientos de GDB ya que lo que comprendi si es superficial, hace un dia no pasaba de entender algo completamente distinto a lo que era.