MIPS 、DMIPS、MFLOPS

本文深入解析了衡量CPU性能的关键指标,包括MIPS、DMIPS和MFLOPS的定义及其测试方法。介绍了这些指标如何反映处理器的整数和浮点运算能力,并探讨了多核时代下芯片性能的评估。

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MIPS 、DMIPS、MFLOPS

简介

衡量处理器的性能指标,从芯片的MIPS,到核心的DMIPS, 再到浮点性能MFLOPS

CPU性能评估采用综合测试程序,较流行的有Whetstone 和 Dhrystone 两种。Dhrystone主要用于测整数计算能力,计算单位就是DMIPS。采用Whetstone 主要用于测浮点计算能力,计算单位就是MFLOPS。

MIPS

Million Instructions Per Second的缩写,每秒处理的百万级的机器语言指令数。这是衡量CPU速度的一个指标。像是一个Intel 80386 电脑可以每秒处理3百万到5百万机器语言指令,既我们可以说80386是3到5MIPS的CPU。MIPS只是衡量CPU性能的指标。

准确的说应该是MIPS/MHz,就是说每MHz频率能产生多大的MIPS,以前计算机大部分都是“单线程”工作模式,就是说在1MHz工作频率下(1秒钟震荡1M次周期,而且取指、译码、执行操作只能串行运行),计算机1秒钟处理的指令不会超过1M条,因为每秒中它只能计算1M次而很多指令不是1次就能完成的,而现在的计算机都使用了多级流水线结构,取指、译码、执行……可以并行运行,就是说在1个计算周期(次)计算机能够执行超过1条以上的指令,这样,在1MHz的运行频率下,它就能得到超过1MIPS的执行效率了。

DMIPS

DMIPS是我最近才去深入了解的一个单位,以前看到都不求甚解了,汗一下…
D是Dhrystone的缩写,他表示了在Dhrystone这样一种测试方法下的MIPS,Dhrystone是一种整数运算测试程序。下面是在FOLDOC上的解释:

Dhrystone-MIPS

A short synthetic benchmark program by Reinhold Weicker weicker.muc@sni.de, intended to be representative of system (integer) programming. It is available in ADA, Pascal and C.  The author says, "Relying on MIPS V1.1 (the result of V1.1) numbers can be hazardous to your professional health."
Due to its small size, the memory system outside the cache is not tested. Compilers can too easily optimise for Dhrystone. String operations are somewhat over-represented.

MFLOPS

MFLOPS即百万浮点运算,在FOLDOC上的解释如下:
A benchmark which attemps to estimate a system's floating-point "MFLOPS" rating for specific FADD, FSUB, FMUL and FDIV instruction mixes.
是一种基于浮点运算的CPU测试程序,当然,这种测试的结果也以 MFLOPS来加以表示,代表了CPU处理浮点运算的能力。

其他

在进入多核心时代,芯片的性能测试,还包括单核心的性能测试以及多核心的性能测试。

原文:https://blog.youkuaiyun.com/bigmarco/article/details/6652659

### 计算MIPS MIPS(Million Instructions Per Second),即每秒百万条指令,用于衡量处理器执行整数和定点指令的速度。对于给定的一个程序,MIPS可以通过下面的公式计算得出: \[ \text{MIPS} = \frac{\text{IC}}{\text{T} \times 10^6} \] 其中, - IC 表示指令计数,也就是程序运行期间所执行的总指令数量; - T 是指该程序完成所需的时间,单位为秒。 此表达方式有助于理解CPU在特定工作负载下的表现[^1]。 ### 计算MFLOPS 另一方面,MFLOPS (Million Floating Point Operations Per Second) 主要用来测量浮点运算性能。其定义为一秒内可以完成的浮点操作次数除以一百万。具体到实际应用中,通常会通过专门设计的基准测试软件来进行测定,并最终报告结果为MFLOPS的形式。这反映了CPU处理复杂科学计算任务时的表现[^3]。 为了更直观地展示如何计算这两个指标,这里提供一段Python伪代码作为参考实现: ```python def calculate_mips(instruction_count, execution_time_seconds): """Calculate MIPS based on instruction count and time taken.""" mips_value = instruction_count / (execution_time_seconds * 1_000_000) return round(mips_value, 2) def calculate_mflops(floating_point_operations, execution_time_seconds): """Calculate MFLOPS given floating point operations performed and elapsed time.""" mflops_value = floating_point_operations / (execution_time_seconds * 1_000_000) return round(mflops_value, 2) ``` 上述函数`calculate_mips()`接收两个参数:一个是程序执行过程中产生的指令总数;另一个则是整个过程耗时多少秒。而`calculate_mflops()`则接受浮点运算的数量以及相应的执行时间来返回对应的MFLOPS数值。
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