系列文章 : [gem5] 從零開始的 gem5 學習筆記

在上一篇提到，假如硬體參數不同，在相同的軟體( 演算法 )下，會有什麼樣的效能差異。
而這篇則是來實驗看看 假如硬體參數相同，在不同的軟體( 演算法 )下，會有什麼樣的效能差異。

sort 的實作在這裡 https://github.com/TommyWu-fdgkhdkgh/simple-riscv-vp/blob/main/firmware/sort.c，但必須誠實的說，這是 gemini-cli 寫的，終於搭上了現在最夯的 vibe-coding 熱潮。

花六百多訂閱的 gemini AI pro 沒有白費 QQ 感謝 gemini!

• bubble sort
  • 第一次實驗
    • simInsts : 65678062
      # Number of instructions simulated (Count)
    • system.cpu.numCycles : 2161104807
      # Number of cpu cycles simulated (Cycle)
    • system.cpu.cpi : 32.904515
      # CPI: cycles per instruction (core level) ((Cycle/Count))
    • use_mtime : 108055325
      # how many mtime ticks
  • 第二次實驗
    • simInsts : 65678062
      # Number of instructions simulated (Count)
    • system.cpu.numCycles : 2161100245
      # Number of cpu cycles simulated (Cycle)
    • system.cpu.cpi : 32.904446
      # CPI: cycles per instruction (core level) ((Cycle/Count))
    • use_mtime : 108055096
      # how many mtime ticks
• merge sort
  • 第一次實驗
    • simInsts : 1396693
      # Number of instructions simulated (Count)
    • system.cpu.numCycles : 41553910
      # Number of cpu cycles simulated (Cycle)
    • system.cpu.cpi : 29.751642
      # CPI: cycles per instruction (core level) ((Cycle/Count))
    • use_mtime : 2077777
      # how many mtime ticks
  • 第二次實驗
    • simInsts : 1396693
      # Number of instructions simulated (Count)
    • system.cpu.numCycles : 41536863
      # Number of cpu cycles simulated (Cycle)
    • system.cpu.cpi : 29.739437
      # CPI: cycles per instruction (core level) ((Cycle/Count))
    • use_mtime : 2076926
      # how many mtime ticks

總結一下 bubble-sort v.s. merge-sort 數據的結果

• 因為硬體參數完全相同，所以可以看到 cycle per instruction (cpi) 幾乎一模一樣。
• 因為 merge-sort 算法的複雜度明顯優於 bubble-sort，以 numCycles 這項數據來說， merge-sort 明顯少於 bubble sort。