在飞凌OKT527开发板上进行CoreMark、Dhrystone和Stream性能测试

全志在线 2024-07-19 17:17

作者:zxfeng


本文主要介绍使用CoreMark、Dhrystone对全志T527芯片进行单核、多核性能测试以及通过Stream对内存的读写速度和带宽进行检测。

CoreMark多核性能测试


首先,从EEMBC官网下载CoreMark的源代码压缩包,或者使用Git克隆仓库:

git clone https://github.com/eembc/coremark.gitcd coremark


复制文件夹,之后修改ok527文件夹下的core_portme.mak文件,将CC修改如下后,进行交叉编译:

cp -rf posix ok527
CC = aarch64-none-linux-gnu-gcc
make PORT_DIR=ok527


编译结束后会报错,但是已经生成了交叉编译的coremark.exe可执行程序。这是由于架构不同,该交叉编译的程序并不能在电脑上直接运行。


将文件夹下的coremark.exe复制到板卡上,执行

chmod 777 coremark.exe./coremark.exe


完成上方步骤后,进行多核性能的测试

make ORT_DIR=ok527 XCFLAGS="-DMULTITHREAD=4 -DUSE_FORK -pthread"

Dhrystone单核性能测试


新建一个编译文件夹,将已经下载好的Dhystone源码复制到此,并新建Makefile文件

cd classic_benchmarksmkdir ./buildcd ./build
cp -rf ../source_code/common_64bit/cpuidc64.c ./cp -rf ../source_code/common_64bit/cpuidh.h ./cp -rf ../source_code/dhrystone2/dhry.h ./cp -rf ../source_code/dhrystone2/dhry_1.c ./cp -rf ../source_code/dhrystone2/dhry_2.c ./touch Makefile


将如下内容复制到Makefile文件中并保存

CC=aarch64-none-linux-gnu-gcc
main:*.o        ${CC} -o dhry2_64 *.o        ${CC} -O2 -o dhry22_64 *.o        ${CC} -O3 -o dhry23_64 *.o
*.o:*.c        ${CC} -g -c *.c
clean:        rm -f *.o dhry2_64 dhry22_64 dhry23_64


此外由于cpuida64.asm的代码并不适配aarch64-none-linux-gnu-as汇编器,所以我们在复制的时候没有复制此文件,并且需要注释掉 cpuidc64.c中的_cpuida() 、_calculateMHz() 两个汇编函数,最后执行编译

make cleanmake


生成的三个可执行文件分别为dhry2_64(无优化等级)、dhry22_64(优化等级2)、dhry23_64(优化等级3)。这里我们将dhry2_64复制到板卡中并运行,得到的结果如下:


Stream内存测试


STREAM是一种内存带宽测试工具,主要用于评估计算机系统的内存子系统性能,特别是其读写速度和带宽。它通过一系列简单但计算密集型的操作来模拟对连续内存区域的访问,以此来测量系统的实际内存带宽性能。


STREAM测试主要提供以下四种指标:

  1. Copy (复制):测量一个数组中的数据复制到另一个数组的速度。这项测试代表了简单的数据移动操作,如内存拷贝。

  2. Scale (尺度变换):测量将数组中的每个元素乘以一个常数的速度。这代表了需要读取、修改并重新写回内存的数据操作。

  3. Add (矢量求和):测量将两个数组的相应元素相加,并将结果存储到第三个数组中的速度。这代表了常见的向量加法操作。

  4. Triad (复合矢量求和):测量将一个数组的元素与另一个数组的元素相加,然后将结果乘以一个常数,并存储到第三个数组中的速度。这是最复杂的一项测试,因为它涉及读取、计算和写回三个数组的操作。


首先下载C源码,并在同一目录下新建makefile,并将以下内容复制进去

CC=aarch64-none-linux-gnu-gcc
main:        ${CC} stream.c -o stream        clean:        rm -f *.o stream


编译执行后得到可执行文件stream,将其复制到板卡上并执行:


此外,在编译程序时还可以启用-fopenmp选项,它会告诉编译器生成能利用多线程的代码,从而可以并行地执行内存读取和写入操作,从而更好地模拟真实应用的负载情况,因为现代应用程序往往利用了多核架构的并行处理能力。因此,启用-fopenmp可以得到更接近实际工作负载下的内存带宽测量值。启用-fopenmp选项后的测试结果如下:


可以看到板卡的内存性能也很不错。之后我们修改Makefile来查看不同编译优化等级的影响,

CC=aarch64-none-linux-gnu-gcc
main:        ${CC} stream.c -fopenmp -o stream        ${CC} stream.c -fopenmp -O1 -o stream1        ${CC} stream.c -fopenmp -O2 -o stream2        ${CC} stream.c -fopenmp -O3 -o stream3        clean:        rm -f *.o stream


交叉编译后分别得到无优化、优化等级1、优化等级2、优化等级3的程序,将其下载到板卡中进行测试。

  • 无优化

  • 优化等级1

  • 优化等级

  • 优化等级3


可以看到当为优化等级1时效果最好,O2和O3都会导致部分指标有一定的衰减。


-End-

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1,https://bbs.aw-ol.com/topic/5530

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