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microbench: add huge input

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Zihao Yu 2021-01-28 00:00:35 +08:00
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commit 54f5c1f8fa
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45
benchmarks/microbench/README.md
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@ -9,20 +9,19 @@ CPU正确性和性能测试用基准程序。对AbstractMachine的要求：
## 使用方法
同一组程序分成三组：test，train和ref。
test数据规模很小，作为测试用，不计时不评分。
train数据规模中等，可用于在仿真环境研究微结构行为，计时不评分。
ref数据规模较大，作为衡量CPU性能用，计时并评分。
同一组程序分成四组：test，train，ref和huge。
默认运行ref数据规模，使用
| 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=test
make ARCH=native run mainargs=huge
```
运行test数据规模，使用
```bash
make ARCH=native run mainargs=train
```
运行train数据规模。
## 评分根据
@ -32,18 +31,18 @@ make ARCH=native run mainargs=train
## 已有的基准程序
| 名称 | 描述 | ref堆区使用 |
| ----- | ------------------------------------ | ----- |
| qsort | 快速排序随机整数数组 | 640KB |
| queen | 位运算实现的n皇后问题 | 0 |
| bf | Brainf**k解释器，快速排序输入的字符串 | 32KB |
| fib | Fibonacci数列f(n)=f(n-1)+…+f(n-m)的矩阵求解 | 256KB |
| sieve | Eratosthenes筛法求素数 | 2MB |
| 15pz | A*算法求解4x4数码问题 | 2MB |
| dinic | Dinic算法求解二分图最大流 | 1MB |
| lzip | Lzip数据压缩 | 4MB |
| ssort | Skew算法后缀排序 | 4MB |
| md5 | 计算长随机字符串的MD5校验和 | 16MB |
| 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`