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# MicroBench
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CPU正确性和性能测试用基准程序。对AbstractMachine的要求：
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1. 需要实现TRM和IOE的API。
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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。
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3. 使用`putch(ch)`输出。
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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。
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## 使用方法
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同一组程序分成四组：test，train，ref和huge。
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| 名称 | 动态指令数 | 计时 | 计分 | 建议使用场景 |
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| ----- | ----------- | ---- | ---- | ----- |
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| test | 约300K | X | X | 正确性测试 |
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| train | 约60M | O | X | 在RTL仿真环境中研究微结构行为 |
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| ref | 约2B | O | O | 在模拟器或FPGA环境中评估处理器性能 |
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| huge | 约50B | O | O | 衡量高性能处理器(如真机)的性能 |
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默认运行ref数据规模，可通过`mainargs`选择其它的数据规模, 如:
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```bash
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make ARCH=native run mainargs=huge
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```
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## 评分根据
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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`。
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所有benchmark的平均得分是整体得分。
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## 已有的基准程序
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| 名称 | 描述 | ref堆区使用 | huge堆区使用 |
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| ----- | -------------------------------------------- | ----- | ----- |
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| qsort | 快速排序随机整数数组 | 640KB | 16MB |
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| queen | 位运算实现的n皇后问题 | 0 | 0 |
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| bf | Brainf**k解释器，快速排序输入的字符串 | 32KB | 32KB |
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| fib | Fibonacci数列f(n)=f(n-1)+…+f(n-m)的矩阵求解 | 256KB | 2MB |
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| sieve | Eratosthenes筛法求素数 | 2MB | 10MB |
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| 15pz | A*算法求解4x4数码问题 | 2MB | 64MB |
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| dinic | Dinic算法求解二分图最大流 | 680KB | 2MB |
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| lzip | Lzip数据压缩 | 4MB | 64MB |
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| ssort | Skew算法后缀排序 | 4MB | 64MB |
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| md5 | 计算长随机字符串的MD5校验和 | 10MB | 64MB |
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## 增加一个基准程序`foo`
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在`src/`目录下建立名为`foo`的目录，将源代码文件放入。
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每个基准程序需要实现三个函数：
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* `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。
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* `void bench_foo_run();`：实际运行基准程序。只有这个函数会被计时。
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* `int bench_foo_validate();`：验证基准程序运行结果。正确返回1，错误返回0。
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在`benchmark.h`的`BENCHMARK_LIST`中增加相应的`def`项，格式参考已有的benchmark。
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## 基准程序可以使用的库函数
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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。
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因此MicroBench中内置一些简单的库函数:
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* `bench_memcpy(void *dst, const void *src, size_t n)`: 内存复制。
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* `bench_srand(uint seed)`：用seed初始化随机数种子。
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* `bench_rand()`：返回一个0..32767之间的随机数。
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* `bench_alloc`/`bench_free`：内存分配/回收。目前回收是空操作。
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