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@kaizen_nagoya(Dr. Kiyoshi Ogawa)

linker, locator and loader with ChatGPT

Posted at

アセンブラへの道
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2

で、linker, locater, loaderについて記載しておらず、補足します。

ChatGPT

アセンブラでコードを書いているときの、linker, locater, loaderというツールの役割と、ソースコードに必要な命令についてご紹介ください。

ChatGPT:

アセンブラのソースコードを実際に「実行可能なプログラム」にするには
アセンブラ → リンカ(linker) → ロケータ(locator) → ローダ(loader)
といったツールや役割が段階的に関わります。
以下でそれぞれの役割と、ソースコードで意識すべき命令やディレクティブを整理します。

  1. Assembler（アセンブラ）
    役割
    アセンブリ言語（人間が書いた .asm ファイル）を機械語のオブジェクトファイル（.oや.obj）へ変換する。
    シンボルテーブルや再配置情報を出力する。
    ソースコード上の要点
    .global や global ディレクティブでエントリポイントをエクスポート
    セクション分け（.text, .data, .bss）
    例：
global _start
section .text
_start:
    mov rax, 1
    int 0x80
  1. Linker（リンカ）
    役割
    複数のオブジェクトファイルやライブラリをまとめ、シンボル解決・再配置を行い、実行形式（ELF, PE など）を生成する。
    C ランタイムなど他モジュールの関数呼び出しを解決。
    ソースコード上の要点
    外部シンボルを使う場合 extern で宣言。
    関数名やデータラベルを一貫して管理。
    例：
extern printf
global main
section .text
main:
    ; リンカが printf シンボルを解決する
  1. Locator（ロケータ）
    役割
    主に組込み開発で使う。
    リンカ後の実行ファイルをターゲットの物理アドレス空間にマップする。
    例：ROM 先頭 0x08000000 からプログラムを配置するなど。
    ソースコード上の要点
    org ディレクティブで配置先アドレスを指定する場合がある。
    例：
    org 0x08000000
  2. Loader（ローダ）
    役割
    OSやブートローダが実行時にプログラムをメモリへ読み込み、
    エントリポイントにジャンプして実行開始。
    動的リンクを行う場合は共有ライブラリを解決する。
    ソースコード上の要点
    エントリポイントを正しく設定 (_start など)。
    必要なら初期化コード（スタック設定など）を記述。
    動的ライブラリを利用する場合は GOT/PLT 参照をリンカスクリプトで設定。
    まとめ表
    段階 主なツール例 役割 ソースで必要な指示/命令例
    アセンブラ nasm, as .asm → .o 変換 global, section
    リンカ ld, gcc -o 複数 .o 結合、シンボル解決 extern, global
    ロケータ linker script, loc 組込み向けに物理アドレス配置 org
    ローダ OS loader, Bootloader 実行時にメモリ配置、開始アドレス実行 _start ラベル
    最小例：Linux x86-64
global _start
section .text
_start:
    mov rax, 60     ; sys_exit
    xor rdi, rdi
    syscall

nasm -f elf64 hello.asm
ld -o hello hello.o

→ linker が ELF 実行形式を作成
Linux の loader が実行時にメモリへ展開し _start から開始
この流れを押さえておけば、アセンブリ開発で各ツールの役割と
ソースコード中に必要なディレクティブや命令の位置づけが理解できます。

CPUがarmの場合を深堀してください。

ChatGPT:

ARM CPU 向けにアセンブリでプログラムを書く場合、
アセンブラ → リンカ →（組込みではロケータ）→ ローダ
という基本フローは x86 と同じですが、ARM アーキテクチャ特有の事情があります。
以下に ARM の特徴とソースコード例、必要なディレクティブ・命令を詳しくまとめます。

  1. ARM アセンブラ (GNU as / clang etc.)
    主な特徴
    命令セットが複数
    A32(ARM 32bit) / T32(Thumb) / A64(ARMv8 64bit)
    コンパイラ/アセンブラオプションで指定。
    レジスタ
    64bit: x0–x30（x0–x7 が関数引数・戻り値）
    32bit: r0–r15
    システムコールの呼び出し方
    Linux AArch64: svc #0 + x8 に syscall 番号。
    最小の Linux/AArch64 例
// hello_exit.s
.global _start
.text
_start:
    mov     x0, #0          // exit code 0
    mov     x8, #93         // sys_exit
    svc     #0

アセンブルとリンク
aarch64-linux-gnu-as hello_exit.s -o hello_exit.o
aarch64-linux-gnu-ld hello_exit.o -o hello_exit
2. Linker（リンカ）
ARM でも ld や gold, lld などが使われる。
共有ライブラリの解決、再配置は x86 と同じ。
組込み向けでは リンカスクリプトでメモリマップを制御。
リンカスクリプト例

ENTRY(_start)
SECTIONS {
  . = 0x80000;
  .text : { *(.text) }
  .data : { *(.data) }
  .bss  : { *(.bss)  }
}
  1. Locator（組込み向け）
    ARM マイコン（Cortex-M など）では ロケータが重要。
    フラッシュ ROM の先頭アドレスや割り込みベクタを決める。
    org / SECTION ディレクティブで配置を指定。
    スタートアップファイルで ベクタテーブルを配置。
.section .isr_vector,"a",%progbits
.word   _stack_top
.word   Reset_Handler
  1. Loader（ローダ）
    Linux: ELF ローダが実行時にプログラムをメモリ展開。
    Bare-metal: ブートローダ(U-Bootなど)がフラッシュからRAMへコピーして _start へジャンプ。
    ARM 特有のディレクティブと命令
    目的 ディレクティブ/命令 説明
    エントリポイント .global _start リンカが _start をシンボル解決
    セクション指定 .text, .data コード/データ領域
    命令セット指定 .arch armv8-a 対応 CPU アーキを指定
    再配置アドレス指定 .org 0x80000 ベアメタル向け配置
    システムコール svc #0 特権モード遷移（Linux syscall）
    分岐・リンク bl func 関数呼び出し
    データ転送 ldr/str レジスタ⇔メモリ
    マルチコア ARM SoC での通信例
    ARM はモバイルや組込みでマルチコアが一般的です。
    共有メモリや専用メカニズムを使った代表的通信方式：
    方式 説明 ARM特有の指示例
    共有メモリ + キャッシュ整合 dmb, dsb, sev 等でメモリバリア dmb ish など
    Inter-Processor Interrupt (IPI) GIC(Generic Interrupt Controller)経由 msr ICC_SGI1R_EL1, x0
    Mailbox / Message Unit ハードウェアFIFOをレジスタアクセス ldr/str
    まとめ
    フローは x86 と同じだが、ARM は命令セット・レジスタ・システムコール規約が異なる。
    組込みではリンカスクリプトやロケータ設定が特に重要。
    マルチコア通信では DMB/DSB バリア、IPI、Mailbox など ARM 特有のハード機構を意識する。
    この理解があれば、ARM 向けアセンブリ開発でも
    リンカ・ロケータ・ローダを正しく使い分けながら実行可能バイナリを構築できます。

gcc系のツール群とそれ以外のツールで、linker, locator, loaderで機能の違いはありますか。

ChatGPT:

はい、GCC系ツール群（GNUツールチェーン）と、それ以外のツール（ARMのKeil/ARMCC、IAR、LLVMなど）では、リンカ(linker)、ロケータ(locator)、ローダ(loader)の機能や使い方に違いがあります。
ここでは整理して解説します。

  1. Linker（リンカ）の違い
    項目 GCC系 (GNU ld / gold / lld) 非GCC系（Keil, IARなど）
    入力 .o ファイル、.a ライブラリ 同様にオブジェクト・ライブラリ、形式は独自
    出力 ELF、PE、Mach-O など標準形式 独自フォーマット（.axf, .outなど）
    スクリプト リンカスクリプトでメモリ配置、シンボル定義 GUIベースのメモリマップ設定、または独自リンカスクリプト形式
    再配置・最適化 --gc-sections や --relocatable 等の高度な制御可能 ほぼ同等だが最適化オプションやセクション削除方式が異なる
    マルチアーキテクチャ対応 AArch32/64, x86, RISC-Vなど多数 対応は製品やライセンスで限定（Cortex-Mなど）
    ポイント: GCC系は自由度が高く、スクリプトで細かく配置可能。商用ツールはGUIや固定テンプレートで簡単だが柔軟性は低い場合がある。
  2. Locator（ロケータ）の違い
    項目 GCC系 非GCC系
    役割 組込み向けはリンカスクリプトで物理アドレス指定 GUIでROM/RAM配置を指定、または専用リンカオプション
    使用例 . = 0x08000000; .text : { *(.text) } Keil: Flash origin 0x08000000、RAM 0x20000000を設定
    ベクタテーブル配置 SECTION(.isr_vector)などで明示 GUIで割り込みベクタを自動配置
    柔軟性 高い（任意のメモリマップに対応） 制限されることが多い（プロジェクトテンプレート依存）
    ポイント: 組込みARMではLocator機能はリンカスクリプトやIDE設定により物理配置を制御するが、GCC系は完全スクリプトで制御可能。
  3. Loader（ローダ）の違い
    項目 GCC系 非GCC系
    Linux環境 ELFローダが実行時に展開、ダイナミックリンク対応 N/A（通常はOS依存なし）
    Bare-metal Bootloaderやフラッシュ書き込みツールがロード IDEが統合してROM書き込み + 起動（JTAG/USB経由）
    多重コア対応 標準的にはブートコアから起動、マルチコアは手動制御 IDEやRTOSテンプレートでコア間起動スクリプトあり
    デバッグ連携 gdb + OpenOCDなどでメモリ展開確認可能 IDEに統合されたデバッガで即座にRAM/Flashロード確認可能
    ポイント: LoaderはGCC系ではOSまたは外部Bootloaderが担当するのに対し、商用ツールではIDEが統合してフラッシュ書き込み・起動まで行う場合が多い。
  4. ソースコード・アセンブラ側の影響
    機能 GCC系 非GCC系
    エントリポイント _start ラベル + .global GUIでエントリポイント指定、またはラベル _start
    メモリ配置ディレクティブ .section / .org Keil: AREA / IAR: PRAGMA location
    外部関数呼び出し extern printf 同様だがリンカ設定でセクションやライブラリの扱いが異なる
    システムコール svc #0 (ARM) 組込みは通常OSなし、ブート/RTOS API呼び出し
    まとめ
    GCC系は自由度が高く、リンカスクリプトやコマンドラインで細かく制御可能。
    商用ツールはIDE統合が強く、GUIで簡単にメモリ配置・起動設定可能だが柔軟性は低い。
    リンカ/ロケータ/ローダの境界はツールにより曖昧になることがある。
    GCC系は明確に分離（ldがリンク、Bootloaderがロード）。
    商用ツールは統合されることが多い。
    もし希望であれば、GCC系とKeil系で同じARMアセンブリソースをビルドした場合のリンカ・ロケータ・ローダ処理の流れを図解して比較することも可能です。
    作ってほしいですか？

図はPlantUMLでお願いします。

ChatGPT:

了解です。では、GCC系とKeil系のARMアセンブラ開発における Linker / Locator / Loader の流れ を PlantUML で図解します。

説明
GCC系
as → ld → ELF生成 → Bootloader/ロケータでメモリ配置 → OSローダで実行
自由度が高く、組込みでは Bootloader や手動設定が必要
Keil/IAR系
アセンブルからリンカ、ロケータ、書き込みツールまで IDE が統合
フラッシュ書き込みやコア起動まで自動化
この図を PlantUML に貼り付ければ、両者の処理フローを比較した図が生成できます。
必要であれば、GCC系のマルチコア起動フローと、Keil系のマルチコア向けBootloader処理も追加した拡張図を作ることも可能です。作りますか？

はい。お願いします。

ChatGPT:

了解です。では、GCC系とKeil系でマルチコアARMを起動する場合の処理フローをPlantUMLで拡張した図を作ります。

説明
CPUコア0がブートストラップを担当し、GCC系では他コアをMailboxやIPIで起動。
Keil/IAR系ではIDEが統合して、複数コアの起動まで自動化される。
GCC系は自由度が高く、組込みマルチコア環境ではBootloaderや初期化コードを書く必要がある。
Keil系はGUIでメモリマップとコア初期化を設定でき、ビルド後に自動で各コアを起動。
このPlantUMLコードを実行すると、マルチコアARMのGCC系とKeil系の処理フロー比較図が生成されます。
必要であれば、この図に マルチコア間通信手段（共有メモリ、Mailbox、IPI） もアイコン付きで追加してさらに詳細化することも可能です。追加しますか？

はい。お願いします。

ChatGPT:

了解です。それでは、マルチコアARMでのGCC系／Keil系のリンカ・ロケータ・ローダ処理フローに、コア間通信手段（共有メモリ・Mailbox・IPI）も加えた詳細版をPlantUMLで作成します。

解説
CPUコア0: ブートストラップ担当。
他コア: MailboxやIPIを受け取って起動。
共有メモリ: データ同期用。
GCC系は手動でMailbox/IPI初期化が必要。
Keil/IAR系はIDEが初期化と配置まで自動化。
この図をPlantUMLで描画すると、マルチコアARMでのGCC系とKeil系のフロー + コア間通信方式が一目で理解できます。
希望であれば、矢印の色分けで「データ通信」と「コントロール信号」を分けたさらに詳細な図にすることも可能です。作りますか？

はい。お願いします。

ChatGPT:

了解です。それでは、矢印の色分けで「データ通信」と「コントロール信号」を明確にしたマルチコアARMのGCC系/Keil系フローをPlantUMLで作成します。

説明
赤矢印: コア間の制御・起動信号（Mailbox / IPI）
青矢印: データ同期用共有メモリ
GCC系は開発者が手動でブート/通信初期化
Keil系はIDE統合でブート・通信初期化・メモリ配置を自動化
この図をPlantUMLで描画すると、マルチコアARMにおける各ツールチェーンの起動フローと通信方式が色分けで視覚的に理解できます。
希望であれば、さらに CPUコアごとの割り込みベクタやスタック初期化も図に追加して詳細化することも可能です。追加しますか？

はい。お願いします。ソースコードもつけていただけるとありがたいです。

ChatGPT:

了解です。では、マルチコアARMの各CPUコアの割り込みベクタ・スタック初期化まで含めたPlantUML図と、対応する最小限のARMアセンブリソースコード例をセットで作成します。

  1. PlantUML 図（割り込みベクタ＋スタック初期化付き）
  1. ARMアセンブリ最小例（マルチコア向け）
// multicore_start.s
    .section .vectors, "a", %progbits
    .global _start
_start:
    ldr sp, =stack_top        // CPU0スタック初期化

    // CPU1以降はMailbox/IPIで起動待ち
cpu1_wait:
    wfe                      // Wait For Event (低消費待機)
    b cpu1_main

// CPU0メイン
cpu0_main:
    // 割り込みベクタ設定 (簡易例)
    ldr x1, =vectors_address
    msr VBAR_EL1, x1

    // 共有メモリ初期化
    ldr x2, =shared_mem
    mov x3, #0
    str x3, [x2]

    // 他コアへIPI通知
    mov x0, #1               // IPI番号
    msr ICC_SGI1R_EL1, x0

    b .

cpu1_main:
    // CPU1スタック初期化
    ldr sp, =cpu1_stack_top
    b .

// スタック領域
    .section .bss
    .align 12
stack_top:
    .space 0x1000
cpu1_stack_top:
    .space 0x1000

shared_mem:
    .space 0x100
vectors_address:
    .quad _start

説明
CPU0 がブートストラップと割り込みベクタ初期化。
CPU1 以降は WFE でIPI/イベント待ち。
共有メモリに初期値を書き込み、コア間通信準備。
スタック領域をCPUごとに確保。
IPI通知で他コアを起動。
この組み合わせで、PlantUML図は マルチコアの起動フロー＋割り込みベクタ/スタック/通信方式 を視覚化し、アセンブリコードで実際に必要な初期化処理例も確認できます。

はい。お願いします。

ChatGPT:

では、さらに踏み込んで 各CPUコアのスタック初期化・割り込みベクタ・共有メモリ・IPIによるマルチコア同期まで含めた最終版のPlantUML図とARMアセンブリコード例 を整理します。

  1. PlantUML 図（最終版：スタック、割り込みベクタ、通信方式付き）
  1. ARMアセンブリ 最小例（マルチコア対応、スタック・割り込み・通信）
// multicore_start.s
    .section .vectors, "a", %progbits
    .global _start
_start:
    // CPU0スタック初期化
    ldr sp, =stack_top

    // CPU1以降はMailbox/IPIで待機
cpu1_wait:
    wfe                      // Wait For Event
    b cpu1_main

// CPU0メイン
cpu0_main:
    // 割り込みベクタ設定
    ldr x1, =vectors_address
    msr VBAR_EL1, x1

    // 共有メモリ初期化
    ldr x2, =shared_mem
    mov x3, #0
    str x3, [x2]

    // CPU1起動通知 (IPI)
    mov x0, #1               // IPI番号
    msr ICC_SGI1R_EL1, x0

    b .

cpu1_main:
    // CPU1スタック初期化
    ldr sp, =cpu1_stack_top
    b .

// スタック領域
    .section .bss
    .align 12
stack_top:
    .space 0x1000
cpu1_stack_top:
    .space 0x1000

shared_mem:
    .space 0x100
vectors_address:
    .quad _start

ポイント
CPU0がブートストラップと割り込みベクタ初期化。
CPU1以降は WFE で IPI / イベント待機。
共有メモリはコア間データ同期用。
スタック領域はコアごとに確保。
IPI通知で他コアを起動。
この組み合わせで、PlantUML図でマルチコアの初期化フローと通信方式を可視化しつつ、ARMアセンブリで実際の初期化コードも確認できる形になっています。
必要であれば、さらに CPU2, CPU3 のスタック初期化や割り込みベクタも具体化した完全マルチコアコード例 に拡張可能です。拡張しますか？
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。

参照

ChatGPT利用の技4つ with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a178bd6a09a4a471a7f

ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f

ChatGPTによるQiita記事の改良と補足（２）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/996275307ffc8c1243f8

本から始める 面倒なことはChatGPTにやらせよう　by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b

MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38

【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e

設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4

みんなの使い方から学ぶ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8e7de492d896df94a36e

AI・機械学習　昨日、今日、明日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/adb184c8fc7a65ac9756

DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce8a28d6072f340a9d59

ChatGPTから学ぶ　３倍褒めて３分の１貶す
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/91e70fd8caa25076718b

AI時代の相棒は、キミに決めた！ 推しのAIエージェントをシェアしよう！企画参加まとめへの序章
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記事投稿数、いいね数の目標設定して ChatGPTに聞いてみた。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/019e2ad9c3e45e45854e

AI時代の相棒は、キミに決めた！ ChatGPT推し ver.0
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8068a884fb2e64cd3c4f

無料ChatGPTの処理限界
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f00f9b48b25bc231e6

ChatGPTの使い方の利点と課題 by ChatGPT
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DataRobot 風 AI agent Robotをあなたに
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1ca8ca1dedefaf739d16

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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3a7e4583553543eeeeb3

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設計 仕様 制約 AI利用開発の鍵 by ChatGPT
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逃げ回るChatGPTを追い詰めるには
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cd60426e626ba05e0377

三人寄れば文珠の知恵は直交する能力前提 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/512e5611615e2426bb42

プログラマ３年で社長事業（未成年編） 博士論文支援追加
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/326452b5bf29c144c307

自殺防止手引き原稿 補足 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e459fa7edf7205c2667

しつけ(discipline) の測定視点 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6b5ce03c545f7bbd8723

技術者は英語を学ぶ必要はない。英単語の羅列でいい＝プログラム。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4fc3963a21e0339fd1c9

猫中心設計から鳥中心設計へ　part2
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4d7a5a33c85e0b01dc5d

プログラマ必須科目 ChatGPTにも確認
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7b30d9d119792130facd

なんで音楽とプログラムの関係がうまく書けないか。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/489a68d360df4b26f87d

AI利用業務手引き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f201b292f37dba16e9ef

C言語(C++)が必要な人と必要ない人
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2afe9e846b55b24cb6f1

C言語(C++)が必要な人、必要ない人　ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a074cb8cd292d8d94bd4

C言語を習得する３つの方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84cab0888c193bba429b

C言語を習得する３つの方法　ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a3518a18fa49f46787f

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