am-kernels/benchmarks/microbench/README.md
2021-08-11 16:54:23 +08:00

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# MicroBench
CPU正确性和性能测试用基准程序。对AbstractMachine的要求
1. 需要实现TRM和IOE的API。
2. 在IOE的全部实现均留空的情况下仍可运行。如果有正确实现的`AM_TIMER_UPTIME`,可以输出正确的统计时间。若这个功能没有实现(返回`0`),仍可进行正确性测试。
3. 使用`putch(ch)`输出。
4. 堆区`heap`必须初始化(堆区可为空)。如果`heap.start == heap.end`,即分配了空的堆区,只能运行不使用堆区的测试程序。每个基准程序会预先指定堆区的大小,堆区不足的基准程序将被忽略。
## 使用方法
同一组程序分成四组testtrainref和huge。
| 名称 | 动态指令数 | 计时 | 计分 | 建议使用场景 |
| ----- | ----------- | ---- | ---- | ----- |
| test | 约300K | X | X | 正确性测试 |
| train | 约60M | O | X | 在RTL仿真环境中研究微结构行为 |
| ref | 约2B | O | O | 在模拟器或FPGA环境中评估处理器性能 |
| huge | 约50B | O | O | 衡量高性能处理器(如真机)的性能 |
默认运行ref数据规模可通过`mainargs`选择其它的数据规模, 如:
```bash
make ARCH=native run mainargs=huge
```
## 评分根据
每个benchmark都记录以`REF_CPU`为基础测得的运行时间微秒数。每个benchmark的评分是相对于`REF_CPU`的运行速度,与基准处理器一样快的得分为`REF_SCORE=100000`。
所有benchmark的平均得分是整体得分。
## 已有的基准程序
| 名称 | 描述 | ref堆区使用 | huge堆区使用 |
| ----- | -------------------------------------------- | ----- | ----- |
| qsort | 快速排序随机整数数组 | 640KB | 16MB |
| queen | 位运算实现的n皇后问题 | 0 | 0 |
| bf | Brainf**k解释器快速排序输入的字符串 | 32KB | 32KB |
| fib | Fibonacci数列f(n)=f(n-1)+…+f(n-m)的矩阵求解 | 256KB | 2MB |
| sieve | Eratosthenes筛法求素数 | 2MB | 10MB |
| 15pz | A*算法求解4x4数码问题 | 2MB | 64MB |
| dinic | Dinic算法求解二分图最大流 | 680KB | 2MB |
| lzip | Lzip数据压缩 | 4MB | 64MB |
| ssort | Skew算法后缀排序 | 4MB | 64MB |
| md5 | 计算长随机字符串的MD5校验和 | 10MB | 64MB |
## 增加一个基准程序`foo`
在`src/`目录下建立名为`foo`的目录,将源代码文件放入。
每个基准程序需要实现三个函数:
* `void bench_foo_prepare();`:进行准备工作,如初始化随机数种子、为数组分配内存等。运行时环境不保证全局变量和堆区的初始值,因此基准程序使用的全局数据必须全部初始化。
* `void bench_foo_run();`:实际运行基准程序。只有这个函数会被计时。
* `int bench_foo_validate();`验证基准程序运行结果。正确返回1错误返回0。
在`benchmark.h`的`BENCHMARK_LIST`中增加相应的`def`项格式参考已有的benchmark。
## 基准程序可以使用的库函数
虽然klib中提供了一些函数但不同的klib实现会导致性能测试结果有差异。
因此MicroBench中内置一些简单的库函数:
* `bench_memcpy(void *dst, const void *src, size_t n)`: 内存复制。
* `bench_srand(uint seed)`用seed初始化随机数种子。
* `bench_rand()`返回一个0..32767之间的随机数。
* `bench_alloc`/`bench_free`:内存分配/回收。目前回收是空操作。