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MicroBench
CPU正确性和性能测试用基准程序。对AbstractMachine的要求:
- 需要实现TRM和IOE的API。
- 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。 - 使用
putch(ch)
输出。 - 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:test,train,ref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:
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。