[发明专利]基于仿真的GPU性能的测试方法及装置

说明书

本公开涉及基于仿真的GPU性能测试方法及装置。所述方法包括：在GPU仿真设备上对GPU进行仿真的过程中，将采样帧作为被仿真的GPU的输入；在基于被仿真的GPU对采样帧进行处理的过程中，采集每一帧采样帧的测试数据；根据每一帧采样帧的测试数据计算被仿真的GPU的性能。因此，根据本公开的基于仿真的GPU性能测试方法及装置，通过将采样帧作为被仿真的GPU的输入，在GPU仿真设备上对GPU进行仿真，能够实现在芯片设计阶段更准确的预测GPU的性能，同时可以减少GPU仿真设备的运行时间，提高仿真的效率。

技术领域

本公开涉及集成电路设计技术领域，尤其涉及一种基于仿真的GPU性能测试方法及装置。

背景技术

系统芯片的发展带来了智能设备如手机、平板、智能机顶盒等的迅速发展，这些移动设备和嵌入式设备的功能变得越来越强大，用户对在这些设备上运行3D游戏和应用的需求也越来越多。这些都要求系统芯片集成的图形处理器(GPU，Graphics Processing Unit)要有足够的能力来支持这些3D应用，而GPU性能的评估主要是采用一些广泛使用的GPU评测工具(GPU Benchmark)和游戏自带的评测工具。

广泛使用的GPU评测工具主要有GFXBench、3DMark、BaseMark等，测试场景通常是复杂场景或者游戏场景，评测结果一般是帧率(fps，Frame Per Second)、帧数，或者是根据这帧率和/或帧数计算出来的一个分数等。

主要从两个方面判断预测方法的性能：预测误差的大小和预测的难易程度。

1、直接使用芯片设计规格来预测GPU性能，简单方便，但是预测误差较大，只能作粗略估计；

2、使用低级别性能的预测方法也有一定的局限性：一是拟合出来的经验公式在不同的GPU架构上会有较大的预测误差，需要较全的训练数据来拟合才能减少误差；二是当GPU和显存的频率的比率变化时，低级别性能的变化曲线和GPU评测工具预测的分数的变化曲线是不完全一致的，因此，频率的比率变化时预测误差也会增大；三是在设计阶段时，低级别性能的评估测试，如填充率、三角形吞吐率等的结果本身也是需要估算的，估算的准确率也会影响芯片3D性能的预测结果。

3、不管是在CMODEL上，还是在硬件仿真设备或是FPGA上，仿真GPU芯片的功能时运行速度都非常慢，比起最终生产出来的GPU芯片的运行速度要慢几个数量级。所以在芯片设计阶段，直接在硬件仿真设备上运行普通的GPU评测工具是行不通的。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种基于仿真的GPU性能测试方法及装置，能够实现在芯片设计阶段更准确的预测GPU的性能，同时可以减少GPU仿真设备的运行时间，提高仿真的效率。

根据本公开的一方面，提供了一种基于仿真的GPU性能测试方法，所述方法包括：

在GPU仿真设备上对GPU进行仿真的过程中，将采样帧作为被仿真的GPU的输入；

在采样帧对应的每一个命令缓冲区的头部和尾部插入采集命令；

在基于被仿真的GPU对采样帧进行处理的过程中，针对每一帧采样帧，通过该帧采样帧对应的命令缓冲区的头部的采集命令和尾部的采集命令，采集该帧采样帧对应的命令缓冲区中的命令在GPU仿真设备上运行过程中的测试数据；

根据每一帧采样帧的测试数据计算被仿真的GPU的性能。

在一种可能的实现方式中，所述测试数据包括每一帧采样帧的运行时间，

根据每一帧采样帧的测试数据计算被仿真的GPU的性能，包括：

根据每一帧采样帧的运行时间计算帧率。

在一种可能的实现方式中，根据每一帧采样帧的运行时间计算帧率，包括：