性能测试¶

测试环境¶

测试环境如下：

大部分测试：Debian Bookworm, GCC 12.2.0
LoongArch 测试：Debian Trixie, GCC 14.2.0
HarmonyOS NEXT 测试：HarmonyOS NEXT 5，Clang 15.0.4 + Flang 20.0.0，详见 jiegec/SPECCPU2017Harmony
此外有针对不同编译器和编译器版本对比的测试，相关测试结果都进行了标注

注意事项¶

注意事项如下：

分数只有在控制变量时（即一般所说的“用相同二进制测得”，此外还有一些影响性能的变量见下）可以用来比较相同指令集的不同处理器的性能，即通过测试结果比较：
1. AMD64 指令集的 Intel 和 AMD 处理器的性能
2. ARM64 指令集的 Apple、ARM、Huawei 和 Qualcomm 处理器的性能
3. LoongArch 指令集的不同处理器的性能
用分数来进行不同指令集的处理器之间的性能比较，则说服力较弱
即使是相同硬件，如下因素都可能对测试结果产生显著的影响：
1. 不同编译器（例如同等编译选项下 GCC 通常比 Clang 快）
2. 不同编译器版本（通常新版本比旧版本快，但也有反例）
3. 不同编译选项（例如是否开 LTO，是否设置 -march=native）
4. 不同的内存分配器实现（libc 自带 malloc 或 jemalloc）
5. 不同的标准库实现（比如 glibc 还是 musl）
6. 不同的调频、调度或绑核策略（比如不当的绑核让频率从 4.0GHz 降到 3.4GHz）
7. 不同的内核版本（比如部分内核版本会明显劣化性能）

简而言之，不给完整测试环境信息的前提下给出的分数，都是不靠谱的。

如果您需要引用本文的测试结果，请一定要列出该测试结果所使用的测试环境，并保证您对以上注意事项有充分的理解。

SPEC INT 2017 Rate-1¶

下面贴出自己测的数据（SPECint2017，Estimated，rate，base，1 copy），不保证满足 SPEC 的要求，仅供参考。总运行时间（秒）基本和分数成反比，乘积按 5e4 估算。

数据总览¶

分数/GHz

每项分数

IPC

分支预测 MPKI

分支预测错误率

频率

指令数

原始数据¶

桌面平台（LTO + Jemalloc）：

AMD Ryzen 7 5700X @ 4.65 GHz Zen 3（-O3 -flto -ljemalloc）: 9.13
AMD Ryzen 9 9950X @ 5.7 GHz Zen 5（-O3 -flto -ljemalloc）: 12.9
Apple M1 @ 3.2 GHz Firestorm（-O3 -flto -ljemalloc）: 8.93
Apple M1 E-Core @ 2.1 GHz Icestorm（-O3 -flto -ljemalloc）: 3.52
Intel Core i9-10980XE @ 4.8 GHz Cascade Lake（-O3 -flto -ljemalloc）: 6.70
Intel Core i9-12900KS @ 5.5 GHz Golden Cove（-O3 -flto -ljemalloc）: 10.7
Intel Core i9-14900K @ 6.0 GHz Raptor Cove（-O3 -flto -ljemalloc）: 12.1
Loongson 3A6000 @ 2.5 GHz LA664（-O3 -flto -ljemalloc）: 4.86
Qualcomm X1E80100 @ 4.0 GHz X Elite（-O3 -flto -ljemalloc）: 9.25

桌面平台（LTO）：

AMD Ryzen 7 5700X @ 4.65 GHz Zen 3（-O3 -flto）: 8.44
AMD Ryzen 9 9950X @ 5.7 GHz Zen 5（-O3 -flto）: 11.7
Apple M1 @ 3.2 GHz Firestorm（-O3 -flto）: 8.24
Apple M1 E-Core @ 2.1 GHz Icestorm（-O3 -flto）: 3.29
Intel Core i9-10980XE @ 4.8 GHz Cascade Lake（-O3 -flto）: 6.37
Intel Core i9-12900KS @ 5.5 GHz Golden Cove（-O3 -flto）: 9.97
Intel Core i9-14900K @ 6.0 GHz Raptor Cove（-O3 -flto）: 11.7 11.7
Loongson 3A6000 @ 2.5 GHz LA664（-O3 -flto）: 4.56
Qualcomm X1E80100 @ 4.0 GHz X Elite（-O3 -flto）: 8.62

桌面平台：

AMD Ryzen 5 7500F @ 5.0 GHz Zen 4（-O3）: 9.51
AMD Ryzen 7 5700X @ 4.65 GHz Zen 3（-O3）: 7.87
AMD Ryzen 9 9950X @ 5.7 GHz Zen 5（-O3）: 11.2 11.3
Apple M1 @ 3.2 GHz Firestorm（-O3）: 7.85
Apple M1 E-Core @ 2.1 GHz Icestorm（-O3）: 3.15
Intel Core i9-10980XE @ 4.8 GHz Cascade Lake（-O3）: 6.24
Intel Core i9-12900KS @ 5.5 GHz Golden Cove（-O3）: 9.62
Intel Core i9-12900KS E-Core @ 4.1 GHz Gracemont（-O3）: 6.08
Intel Core i9-14900K @ 6.0 GHz Raptor Cove（-O3）: 11.3
Intel Core i9-14900K E-Core @ 4.4 GHz Gracemont（-O3）: 7.03
Loongson 3A6000 @ 2.5 GHz LA664（-O3）: 4.35 4.39
Qualcomm 8cx Gen3 E-Core @ 2.4 GHz Cortex-A78C（-O3）: 4.11
Qualcomm 8cx Gen3 @ 3.0 GHz Cortex-X1C（-O3）: 5.73
Qualcomm X1E80100 @ 4.0 GHz X Elite（-O3）: 8.31

服务器平台（LTO + Jemalloc）：

AMD EPYC 7742 @ 3.4 GHz Zen 2（-O3 -flto -ljemalloc）: 5.33
AMD EPYC 9754 @ 3.1 GHz Zen 4c（-O3 -flto -ljemalloc）: 5.79
AMD EPYC 9755 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3 -flto -ljemalloc）: 9.66
AMD EPYC 9K85 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3 -flto -ljemalloc）: 9.48
AMD EPYC 9K65 @ 3.7 GHz Zen 5c（-O3 -flto -ljemalloc）: 8.19
AMD EPYC 9R14 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3 -flto -ljemalloc）: 7.21
AMD EPYC 9T24 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3 -flto -ljemalloc）: 7.62
AWS Graviton 3 @ 2.6 GHz Neoverse V1（-O3 -flto -ljemalloc）: 5.24
AWS Graviton 3E @ 2.6 GHz Neoverse V1（-O3 -flto -ljemalloc）: 6.17
AWS Graviton 4 @ 2.8 GHz Neoverse V2（-O3 -flto -ljemalloc）: 7.64 7.41
Hygon C86 7390（-O3 -flto -ljemalloc）: 3.29
IBM POWER8NVL @ 4.0 GHz POWER8（-O3 -flto -ljemalloc）: 4.02
Intel Xeon 6981E Crestmont（-O3 -flto -ljemalloc）: 4.79
Intel Xeon 6982P-C @ 3.6 GHz Redwood Cove（-O3 -flto -ljemalloc）: 7.22
Intel Xeon Platinum 8581C @ 3.4 GHz Raptor Cove（-O3 -flto -ljemalloc）: 6.87
Kunpeng 920 @ 2.6 GHz TaiShan V110（-O3 -flto -ljemalloc）: 3.57
Kunpeng 920 HuaweiCloud kc2 @ 2.9 GHz（-O3 -flto -ljemalloc）: 6.03
Loongson 3C6000 @ 2.2 GHz LA664（-O3 -flto -ljemalloc）: 4.54

服务器平台（LTO）：

AMD EPYC 7551 @ 2.5 GHz Zen 1（-O3 -flto）: 3.19
AMD EPYC 7742 @ 3.4 GHz Zen 2（-O3 -flto）: 5.02
AMD EPYC 9754 @ 3.1 GHz Zen 4c（-O3 -flto）: 5.48
AMD EPYC 9755 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3 -flto）: 8.97
AMD EPYC 9K65 @ 3.7 GHz Zen 5c（-O3 -flto）: 7.78
AMD EPYC 9K85 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3 -flto）: 8.83
AMD EPYC 9R14 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3 -flto）: 6.62
AMD EPYC 9T24 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3 -flto）: 7.14
AWS Graviton 3 @ 2.6 GHz Neoverse V1（-O3 -flto）: 5.68
AWS Graviton 4 @ 2.8 GHz Neoverse V2（-O3 -flto）: 7.14 6.53 6.51
Hygon C86 7390（-O3 -flto）: 3.09
Intel Xeon 6981E Crestmont（-O3 -flto）: 4.62
Intel Xeon 6982P-C @ 3.6 GHz Redwood Cove（-O3 -flto）: 6.90
Intel Xeon Platinum 8581C @ 3.4 GHz Raptor Cove（-O3 -flto）: 6.67
Kunpeng 920 @ 2.6 GHz TaiShan V110（-O3 -flto）: 3.26
Kunpeng 920 HuaweiCloud kc2 @ 2.9 GHz（-O3 -flto）: 5.71
Loongson 3C6000 @ 2.2 GHz LA664（-O3 -flto）: 4.39 4.37

服务器平台：

AMD EPYC 7551 @ 2.5 GHz Zen 1（-O3）: 3.07
AMD EPYC 7742 @ 3.4 GHz Zen 2（-O3）: 4.73
AMD EPYC 7H12 @ 3.3 GHz Zen 2（-O3）: 4.23
AMD EPYC 7K83 Zen 3（-O3）: 5.18
AMD EPYC 9754 @ 3.1 GHz Zen 4c（-O3）: 5.33
AMD EPYC 9755 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3）: 8.57
AMD EPYC 9K65 @ 3.7 GHz Zen 5c（-O3）: 7.47
AMD EPYC 9K85 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3）: 8.44
AMD EPYC 9R14 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3）: 6.57 6.41
AMD EPYC 9T24 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3）: 6.94
AWS Graviton 3 @ 2.6 GHz Neoverse V1（-O3）: 5.43
AWS Graviton 3E @ 2.6 GHz Neoverse V1（-O3）: 5.53
AWS Graviton 4 @ 2.8 GHz Neoverse V2（-O3）: 7.00 6.85
Ampere Altra @ 3.0 GHz Neoverse N1（-O3）: 4.41
Hygon C86 7390（-O3）: 2.97
IBM POWER8NVL @ 4.0 GHz POWER8（-O3）: 3.54
Intel Xeon 6982P-C @ 3.6 GHz Redwood Cove（-O3）: 6.68
Intel Xeon 6981E Crestmont（-O3）: 4.48
Intel Xeon D-2146NT @ 2.9 GHz Skylake（-O3）: 3.96
Intel Xeon E5-2603 v4 @ 1.7 GHz Broadwell（-O3）: 2.48
Intel Xeon E5-2680 v3 @ 3.0 GHz Haswell（-O3）: 4.01
Intel Xeon E5-2680 v4 @ 3.3 GHz Broadwell（-O3）: 4.35
Intel Xeon E5-4610 v2 @ 2.7 GHz Ivy Bridge EP（-O3）: 3.06
Intel Xeon Platinum 8358P @ 3.4 GHz Sunny Cove（-O3）: 5.66
Intel Xeon Platinum 8576C Raptor Cove（-O3）: 5.72
Intel Xeon Platinum 8581C @ 3.4 GHz Raptor Cove（-O3）: 6.52
Kunpeng 920 @ 2.6 GHz TaiShan V110（-O3）: 3.10
Kunpeng 920 HuaweiCloud kc2 @ 2.9 GHz（-O3）: 5.53
Loongson 3C5000 @ 2.2 GHz LA464（-O3）: 2.63
Loongson 3C6000 @ 2.2 GHz LA664（-O3）: 4.19 4.14
T-Head Yitian 710 @ 3.0 GHz Neoverse N2（-O3）: 5.79

手机平台（LTO）：

Huawei Kirin 9010 @ 2.3 GHz （-O3 -flto）: 3.99

注：

SPEC INT 2017 Rate-1 结果受 -flto（分数 +4%，主要优化 mcf/deepsjeng）和 -ljemalloc（分数 +4-10%，主要优化 omnetpp/xalancbmk）影响很明显。-Ofast 和 -O3 区别很小，-march=native 影响很小。
在部分处理器上，Linux 不能保证程序被调度到性能最高的核心上，例如：
1. Qualcomm X1E80100 上，负载不一定会调度到有 Boost 的核上，因此需要手动绑核。没有 Boost 的核心会跑在 3.4 GHz，Boost 的核心最高可以达到 4.0 GHz，对应 14% 的性能提升。具体地讲，它有三个 Cluster，0-3 是没有 Boost 的 Cluster，4-7 和 8-11 每个 Cluster 中可以有一个核心 Boost 到 4.0 GHz，也就是说，最多有两个核达到 4.0 GHz，这两个核需要分别位于 4-7 和 8-11 两个 Cluster 当中。如果一个 Cluster 有两个或者以上的核有负载，那么他们都只有 3.4 GHz。
2. AMD Ryzen 9 9950X 不同核能够达到的最大频率不同，目前 Linux（6.11）的调度算法不一定可以保证跑到最大频率 5.75 GHz 上，可能会飘到频率低一些（5.45 GHz 左右）的核心上，损失 4% 的性能，因此需要绑核心，详见 Linux 大小核的调度算法探究以及谈谈 Linux 与 ITMT 调度器与多簇处理器。这个问题已经有 Patch 进行修复。
对于服务器 CPU，默认设置可能没有打开 C6 State，此时单核不一定能 Boost 到宣称的最高频率，需要进 BIOS 打开 C6 State，使得空闲的核心进入低功耗模式，才能发挥出最高的 Boost 频率。
对于除了苹果以外的 ARM64 核心，内核的 branch-misses 计数器考虑了 speculative 而不只是 retired，因此数字会偏高，此时要用 r22 计数替代。

Google Cloud 只有部分机型（如 C4 和 C4A）支持 PMU，并且需要手动开启（参考 Enable the PMU in VMs）：

$ gcloud compute instances export VM_NAME \
    --destination=YAML_FILE \
    --zone=ZONE
$ vim YAML_FILE
# append the following lines
advancedMachineFeatures:
  performanceMonitoringUnit: STANDARD
$ gcloud compute instances update-from-file VM_NAME \
    --most-disruptive-allowed-action=RESTART \
    --source=YAML_FILE \
    --zone=ZONE

6. 华为云的 kc2 实例的 PMU 默认不开启，需要通过工单申请，步骤如下： 1. 创建一个私有镜像（可以先用公共镜像起一个虚拟机，再从虚拟机创建私有镜像） 2. 创建工单申请，申请给私有镜像启用 PMU 3. 用私有镜像创建新的虚拟机，在这个虚拟机内就可以使用 PMU：

root@kc2 ~# dmesg | grep PMU
[    1.196145] hw perfevents: enabled with armv8_pmuv3_0 PMU driver, 9 counters available

分支预测器比较¶

x86 平台的分支预测准确率（Average）由高到低（-O3）：

Zen 5(AMD 9950X/AMD 9755/AMD 9K85): MPKI=4.48 Mispred=2.52%
Zen 5c(AMD 9K65): MPKI=4.51 Mispred=2.54%
Zen 4(AMD 9T24/9R14): MPKI=4.57 Mispred=2.57%
Zen 4c(AMD 9754): MPKI=4.66 Mispred=2.63%
Zen 4(AMD 7500F): MPKI=4.68 Mispred=2.64%
Zen 3(AMD 5700X): MPKI=4.68 Mispred=2.64%
Zen 2(AMD 7742): MPKI=4.77 Mispred=2.69%
Redwood Cove(Intel 6982P-C): MPKI=4.77 Mispred=2.71%
Sunny Cove(Intel 8358P)/Golden Cove(Intel 12900KS)/Raptor Cove(Intel 14900K/Intel 8581C): MPKI=4.86 Mispred=2.75%
Gracemont(Intel 12900KS/Intel 14900K): MPKI=5.15 Mispred=2.92%
Skylake(Intel D-2146NT)/Cascade Lake(Intel 10980XE): MPKI=5.50 Mispred=3.13%
Zen 1(AMD 7551): MPKI=5.82 Mispred=3.31%
Haswell(Intel E5-2680 v3)/Broadwell(Intel E5-2680 v4): MPKI=5.98 Mispred=3.34%

x86 平台的分支预测准确率（Average）由高到低（-O3 -flto）：

Zen 5(AMD 9950X/AMD 9755): MPKI=5.35 Mispred=3.07%
Zen 5c(AMD 9K65)/Zen 5(AMD 9K85): MPKI=5.42 Mispred=3.10%
Zen 2(AMD 7742): MPKI=5.52 Mispred=3.17%
Zen 3(AMD 5700X): MPKI=5.55 Mispred=3.19%
Zen 4(AMD 9T24/AMD 9R14): MPKI=5.57 Mispred=3.19%
Redwood Cove(Intel 6982P-C): MPKI=5.70 Mispred=3.29%
Golden Cove(Intel 12900KS)/Raptor Cove(Intel 14900K/Intel 8581C): MPKI=5.81 Mispred=3.37%
Cascade Lake(Intel 10980XE): MPKI=6.55 Mispred=3.83%
Zen 1(AMD 7551): MPKI=6.86 Mispred=4.02%

ARM64 平台的分支预测准确率（Average）由高到低（-O3）：

Neoverse V2(AWS Graviton 4): MPKI=4.50 Mispred=2.47%
Oryon(Qualcomm X1E80100): MPKI=4.71 Mispred=2.58%
Neoverse N2(Aliyun Yitian 710): MPKI=4.80 Mispred=2.64%
Firestorm(Apple M1): MPKI=4.81 Mispred=2.62%
Neoverse V1(AWS Graviton 3/AWS Graviton 3E)/Cortex X1C(Qualcomm 8cx Gen3): MPKI=4.91 Mispred=2.69%
HuaweiCloud kc2: MPKI=5.17 Mispred=2.85%
Neoverse N1(Ampere Altra)/Cortex A78C(Qualcomm 8cx Gen3 E-Core): MPKI=5.21 Mispred=2.87%
Icestorm(Apple M1 E-Core): MPKI=5.41 Mispred=2.99%
TSV110(Hisilicon Kunpeng 920): MPKI=6.54 Mispred=3.58%

ARM64 平台的分支预测准确率（Average）由高到低（-O3 -flto）：

Neoverse V2(AWS Graviton 4): MPKI=5.19 Mispred=3.03%
Oryon(Qualcomm X1E80100): MPKI=5.41 Mispred=3.13%
Firestorm(Apple M1): MPKI=5.45 Mispred=3.14%
Neoverse V1(AWS Graviton 3): MPKI=5.64 Mispred=3.27%
HuaweiCloud kc2: MPKI=6.00 Mispred=3.50%
Icestorm(Apple M1 E-Core): MPKI=6.10 Mispred=3.56%
TSV110(Hisilicon Kunpeng 920): MPKI=6.74 Mispred=3.98%

LoongArch64 平台的分支预测准确率（Average）由高到低（-O3）：

LA664(3A6000/3C6000): MPKI=5.01 Mispred=2.79%
LA464(3C5000): MPKI=8.39 Mispred=4.21%

网上的数据¶

SPEC CPU 2017 by David Huang:

Apple M4 Pro: 13.7
AMD Ryzen 9950X Zen 5: 12.6
Apple M3 Pro: 11.8
Intel Core 13900K Raptor Cove: 11.5
Intel Core Ultra 7 265K Arrow Lake Lion Cove+Skymont: 11.1
AMD AI Max+ 395 Zen 5: 10.6
Apple M2 Pro: 10.3
Apple M2: 9.95
AMD HX 370 Strix Point Zen 5: 9.64
Intel Core Ultra 258V Lunar Lake Lion Cove+Skymont: 9.46
Apple M1 Max Firestorm: 9.2
AMD Ryzen 5950X Zen 3: 9.15
Kunpeng 920 TSV120: 6.00
Loongson 3A6000 LA664: 4.29
Phytium D3000 FTC862: 4.24
Loongson 3A5000 LA464: 3.04

高通 X Elite Oryon 微架构评测：走走停停 by JamesAslan:

AMD Ryzen 7700X Zen 4: 10.35
Intel Core 13700K Raptor Cove: 9.81
Intel Core 12700K Golden Cove: 9.13
AMD Ryzen 5950X Zen 3: 8.45
Apple M2 Avalanche+Blizzard: 8.40
Qualcomm X1E80100 Oryon: 8.19
Apple M1 Firestorm+Icestorm: 7.40
Qualcomm 8 Gen 2 Cortex-X3: 6.58

Running SPEC CPU2017 on Chinese CPUs, and More

AMD Ryzen 9 7950X3D Non-VCache: 10.5
Intel Core Ultra 7 258V Lion Cove: 9.37
Intel Core Ultra 7 115H Redwood Cove: 7.6
Intel Core Ultra 7 258V Skymont: 5.92
Intel Core Ultra 7 115H Crestmont: 5.88
Intel Core i5-6600K Skylake: 5.65
Loongson 3A6000 LA664: 4.27
Mediatek Genio 1200 Cortex A78: 3.8
AMD FX-8150: 3.5
Intel Core Ultra 7 115H Low Power Crestmont: 3.32
Loongson 3A5000: 2.93
Intel Celeron J4125 Goldmont Plus: 2.43
Zhaoxin KaiXian KX-6640MA: 2.07
Amlogic S922X Cortex A73: 1.77
Mediatek Genio 1200 Cortex A55: 1.19

Running SPEC CPU2017 at Chips and Cheese?

AMD Ryzen 9 9950X: 11.9
AMD Ryzen 9 7950X3D Non-VCache: 10.5
AMD Ryzen 9 7950X3D VCache: 10.5
Intel Core Ultra 7 115H Redwood Cove: 7.58
Intel Core Ultra 7 115H Crestmont: 5.34
AMD Ryzen 9 3950X 3.5GHz: 5.28
Ampere Altra: 3.98
AmpereOne: 3.94
AMD FX-8159: 3.46

The AMD Ryzen 9 9950X and Ryzen 9 9900X Review: Flagship Zen 5 Soars - and Stalls

AMD Ryzen 9 9950X Zen 5: 10.95
Intel Core i9-14900K Raptor Cove: 10.94
AMD Ryzen 9 7950X Zen 4: 9.88

Snapdragon X Elite Qualcomm Oryon CPU Design and Architecture Hot Chips 2024

Qualcomm X Elite Oryon on Linux: 10.64
Qualcomm X Elite Oryon on Windows: 9.70

ARM Cortex X1 微架构评测（上）：向山进发

Zen 3 @ 4.95 GHz: 8.4
Firestorm @ 3.0 GHz: 7.4
Cortex X1 @ 3.0 GHz: 5.7
Cortex A78 @ 2.4 GHz: 3.9

极客湾•麒麟 9010，测评汇总：IPC 性能，巨幅提升！CPU 能效全频段领先，麒麟 9000S！

Huawei Kirin 9010: 4.54
HUawei Kirin 9000s: 4.06

多版本 GCC 和 LLVM 性能比较¶

在 Intel i9-14900K @ 5.7 GHz 上用 -O3 测试几种编译器组合的性能：

Benchmark	GCC 15	GCC 14	GCC 13	GCC 12	GCC 11	LLVM 19	LLVM 18	LLVM 17	LLVM 20	LLVM 20 w/ -fwrapv
500.perlbench_r	12.0	11.8	12.0	12.3	12.3	10.9	10.9	10.8	10.8	10.9
502.gcc_r	14.0	13.7	13.7	13.6	13.5	13.5	13.5	13.5	13.5	13.5
505.mcf_r	9.34	9.48	9.19	9.32	9.38	8.32	8.40	8.76	8.27	8.26
520.omnetpp_r	9.39	9.07	8.87	9.17	9.17	8.78	8.80	8.77	8.74	8.73
523.xalancbmk_r	8.91	8.91	8.95	8.85	9.11	8.88	8.86	8.85	8.86	8.83
525.x264_r	23.7	19.7	18.6	18.5	19.4	19.5	18.8	18.5	19.9	20.0
531.deepsjeng_r	7.43	7.36	7.36	7.24	6.95	7.18	7.27	7.22	7.17	7.29
541.leela_r	7.20	7.06	7.13	7.16	7.00	7.45	7.39	7.36	7.41	7.19
548.exchange2_r	32.5	29.9	28.8	28.2	16.2	14.4	14.4	12.9	10.9	14.4
557.xz_r	5.69	5.62	5.59	5.62	5.55	5.71	5.69	5.70	5.69	5.66
geomean	11.2	10.8	10.7	10.7	10.1	9.80	9.78	9.68	9.52	9.78

完整数据：

LLVM 20 的 548.exchange2_r 性能下降可以通过添加 -fwrapv 选项来解决，见 548.exchange2_r of SPEC CPU 2017 has 30% performance regression between LLVM 18/19 and LLVM 20 on amd64：

LLVM 20.1.5 with -fwrapv

注：GCC 指 GCC + GFortran，LLVM 指 Clang + Flang-new

LA664 不同编译器版本和编译选项下的测试结果¶

鉴于网上针对 LA664 的 SPEC INT 2017 Rate-1 性能测试有一些争议：

小结一下上面的文章里的结果：

可见主要的分歧是在 GCC 版本和编译选项上。

下面贴出本人测试的结果：

注：3A6000 频率是 2.5 GHz，3C6000 频率是 2.2 GHz。

结论：性能受编译器版本和编译选项影响很大，如果对不上，那么性能的差距可能会影响和其他处理器比较的结论。在上面的例子里，这些编译器版本和编译选项带来的优化：

-flto：约 5% 提升，4.39/4.19=1.05, 4.56/4.35=1.05
-march=native 或 -msimd=lasx: 约 8% 提升，4.50/4.17=1.08
GCC 15.1.0 vs GCC 14.2.0: 约 7% 提升，4.49/4.19=1.07
-ljemalloc: 约 3-7% 提升，4.90/4.63=1.06, 4.86/4.56=1.07, 4.54/4.39=1.03

结合这些提升，从 3A6000 GCC 14.2.0 -O3 的 4.35 分，估计 3A6000 GCC 15.1.0 -O3 -march=native -flto 的性能，大概是 4.35*1.05*1.08*1.07=5.28，估计值比 guee 实际测出来的 5.11 略高一点。如果加上 -ljemalloc，还能冲到更高的性能。本人目前没有 3A6000 环境，只能尝试在 3C6000 上复现结果。

SPEC FP 2017 Rate-1¶

下面贴出自己测的数据（SPECfp2017，Estimated，rate，base，1 copy），不保证满足 SPEC 的要求，仅供参考。总运行时间基本和分数成反比，乘积按 1e5 估算。

数据总览¶

分数/GHz

每项分数

IPC

分支预测 MPKI

分支预测错误率

频率

指令数

原始数据¶

桌面平台（-march=native）：

AMD Ryzen 7 5700X @ 4.65 GHz Zen 3（-O3 -march=native）: 11.4
AMD Ryzen 9 9950X @ 5.7 GHz Zen 5（-O3 -march=native）: 17.6
Apple M1 @ 3.1 GHz Firestorm（-O3 -march=native）: 11.6
Apple M1 E-Core @ 2.1 GHz Icestorm（-O3 -march=native）: 3.89
Intel Core i9-10980XE @ 4.7 GHz (AVX-512 @ 4.0 GHz) Cascade Lake（-O3 -march=native）: 7.24
Intel Core i9-14900K @ 6.0 GHz Raptor Cove（-O3 -march=native）: 16.6
Loongson 3A6000 @ 2.5 GHz LA664（-O3 -march=native）: 5.73
Qualcomm X1E80100 @ 4.0 GHz X Elite（-O3 -march=native）: 14.4

桌面平台：

AMD Ryzen 5 7500F Zen 4（-O3）: 11.6
AMD Ryzen 7 5700X @ 4.65 GHz Zen 3（-O3）: 9.91
AMD Ryzen 9 9950X @ 5.7 GHz Zen 5（-O3）: 16.3 16.6
Apple M1 @ 3.1 GHz Firestorm（-O3）: 11.6
Apple M1 E-Core @ 2.1 GHz Icestorm（-O3）: 3.89
Intel Core i9-10980XE @ 4.7 GHz Cascade Lake（-O3）: 6.91
Intel Core i9-12900KS @ 5.5 GHz Golden Cove（-O3）: 14.3
Intel Core i9-12900KS E-Core @ 4.1 GHz Gracemont（-O3）: 6.90
Intel Core i9-14900K @ 6.0 GHz Raptor Cove（-O3）: 16.1
Intel Core i9-14900K E-Core @ 4.4 GHz Gracemont（-O3）: 7.31
Loongson 3A6000 @ 2.5 GHz LA664（-O3）: 5.56
Qualcomm 8cx Gen3 E-Core @ 2.4 GHz Cortex-A78C（-O3）: 6.08
Qualcomm 8cx Gen3 @ 3.0 GHz Cortex-X1C（-O3）: 8.07
Qualcomm X1E80100 @ 4.0 GHz X Elite（-O3）: 14.4

服务器平台（-march=native）：

AMD EPYC 9754 @ 3.1 GHz Zen 4c（-O3 -march=native）: 8.42
AMD EPYC 9755 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3 -march=native）: 14.4
AMD EPYC 9K65 @ 3.7 GHz Zen 5c（-O3 -march=native）: 12.7
AMD EPYC 9K85 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3 -march=native）: 14.2
AMD EPYC 9R14 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3 -march=native）: 10.1
AMD EPYC 9T24 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3 -march=native）: 10.1
AWS Graviton 3 @ 2.6 GHz Neoverse V1（-O3 -march=native）: 7.73
AWS Graviton 4 @ 2.8 GHz Neoverse V2（-O3 -march=native）: 9.29 9.35
Intel Xeon 6981E Crestmont（-O3 -march=native）: 4.77
Intel Xeon 6982P-C @ 3.6 GHz Redwood Cove（-O3 -march=native）: 9.50
Intel Xeon D-2146NT @ 2.9 GHz Skylake（-O3 -march=native）: 5.48
Intel Xeon Platinum 8358P @ 3.4 GHz Sunny Cove（-O3 -march=native）: 7.60
Intel Xeon Platinum 8581C @ 3.4 GHz Raptor Cove（-O3 -march=native）: 8.60
Kunpeng 920 @ 2.6 GHz TaiShan V110（-O3 -march=native）: 3.17
Kunpeng 920 HuaweiCloud kc2 @ 2.9 GHz（-O3 -march=native）: 8.01
Loongson 3C5000 @ 2.2 GHz LA464（-O3 -march=native）: 3.09
Loongson 3C6000 @ 2.2 GHz LA664（-O3 -march=native）: 4.93

服务器平台：

AMD EPYC 7551 @ 2.5 GHz Zen 1（-O3）: 4.05
AMD EPYC 7742 @ 3.4 GHz Zen 2（-O3）: 7.12
AMD EPYC 7H12 @ 3.3 GHz Zen 2（-O3）: 6.61
AMD EPYC 7K83 Zen 3（-O3）: 7.63
AMD EPYC 9754 @ 3.1 GHz Zen 4c（-O3）: 7.64
AMD EPYC 9755 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3）: 13.2
AMD EPYC 9K65 @ 3.7 GHz Zen 5c（-O3）: 11.7
AMD EPYC 9K85 @ 4.1 GHz Zen 5（-O3）: 13.0
AMD EPYC 9R14 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3）: 9.26
AMD EPYC 9T24 @ 3.7 GHz Zen 4（-O3）: 9.23
AWS Graviton 3 @ 2.6 GHz Neoverse V1（-O3）: 7.80
AWS Graviton 3E @ 2.6 GHz Neoverse V1（-O3）: 8.10
AWS Graviton 4 @ 2.8 GHz Neoverse V2（-O3）: 9.36 9.39
Ampere Altra @ 3.0 GHz Neoverse N1（-O3）: 5.26
Hygon C86 7390（-O3）: 3.95
IBM POWER8NVL @ 4.0 GHz POWER8（-O3）: 4.10
Intel Xeon 6982P-C @ 3.6 GHz Redwood Cove（-O3）: 9.50
Intel Xeon D-2146NT @ 2.9 GHz Skylake（-O3）: 5.00
Intel Xeon E5-2603 v4 @ 1.7 GHz Broadwell（-O3）: 3.14
Intel Xeon E5-2680 v3 @ 3.3 GHz Haswell（-O3）: 5.15
Intel Xeon E5-2680 v4 @ 3.3 GHz Broadwell（-O3）: 5.44
Intel Xeon E5-4610 v2 @ 2.7 GHz Ivy Bridge EP（-O3）: 3.74
Intel Xeon Platinum 8358P @ 3.4 GHz Sunny Cove（-O3）: 7.12
Intel Xeon Platinum 8576C Raptor Cove（-O3）: 8.14
Intel Xeon Platinum 8581C @ 3.4 GHz Raptor Cove（-O3）: 8.42
Kunpeng 920 @ 2.6 GHz TaiShan V110（-O3）: 3.13
Kunpeng 920 HuaweiCloud kc2 @ 2.9 GHz（-O3）: 8.17
Loongson 3C5000 @ 2.2 GHz LA464（-O3）: 3.00
Loongson 3C6000 @ 2.2 GHz LA664（-O3）: 4.75 4.77 4.75
T-Head Yitian 710 @ 3.0 GHz Neoverse N2（-O3）: 7.63

手机平台（LTO）：

Huawei Kirin 9010 @ 2.3 GHz （-O3 -flto）: 5.93

注：

SPEC FP 2017 Rate-1 结果在 AMD64 平台下受 -march=native 影响很明显，特别是有 AVX-512 的平台，因为不开 -march=native 时，默认情况下 SIMD 最多用到 SSE。ARM64 平台下 -march=native 没有什么影响，甚至有一定的劣化。
部分内核版本（大约 6.7-6.11，在 6.12/6.11.7 中修复）会显著影响 503.bwaves_r 和 507.cactuBSSN_r 项目的性能，详见 Intel Spots A 3888.9% Performance Improvement In The Linux Kernel From One Line Of Code、mm, mmap: limit THP alignment of anonymous mappings to PMD-aligned sizes 和 kernel 6.10 THP causes abysmal performance drop。
Qualcomm 8cx Gen3 在跑测试的时候，会因为过热降频，导致达不到最佳性能，三轮测试一轮比一轮慢。

在华为云 kc2 实例上用 Debian Bookworm 带 -march=native 编译代码会报错，是 binutils 2.40 版本的问题；解决办法是手动安装一个 binutils 2.42：

# Fix error building 511.povray_r:
# /usr/bin/gcc -std=c99 -c -o image_validator/ImageValidator.o -DSPEC -DNDEBUG -Ifrontend -Ibase -I. -Ispec_qsort -DSPEC_AUTO_SUPPRESS_OPENMP  -O3 -march=native            -Wno-error=implicit-int   -DSPEC_LP64  image_validator/ImageValidator.c
# /tmp/cc0E80QY.s: Assembler messages:
# /tmp/cc0E80QY.s:2340: Error: selected processor does not support `bcax v22.16b,v22.16b,v11.16b,v22.16b'
# /tmp/cc0E80QY.s:2425: Error: selected processor does not support `bcax v8.16b,v8.16b,v16.16b,v8.16b'
# /tmp/cc0E80QY.s:2502: Error: selected processor does not support `bcax v3.16b,v3.16b,v5.16b,v3.16b'
apt update
apt install -y texinfo
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/binutils/binutils-2.42.tar.xz
tar xvf binutils-2.42.tar.xz
cd binutils-2.42
mkdir build
cd build/
../configure
make all -j4
make install -j4

网上的数据¶

高通 X Elite Oryon 微架构评测：走走停停 by JamesAslan:

Intel Core 13700K Raptor Cove: 14.56
Qualcomm X1E80100 Oryon: 14.20
AMD Ryzen 7700X Zen 4: 13.97
Intel Core 12700K Golden Cove: 13.70
Apple M2 Avalanche+Blizzard: 12.64
AMD Ryzen 5950X Zen 3: 11.86
Apple M1 Firestorm+Icestorm: 11.20
Qualcomm 8 Gen 2 Cortex-X3: 9.91

Running SPEC CPU2017 on Chinese CPUs, and More

AMD Ryzen 9 7950X3D Non-VCache: 15.4
Intel Core Ultra 7 258V Lion Cove: 13.9
Intel Core Ultra 7 115H Redwood Cove: 12
Intel Core Ultra 7 258V Skymont: 7.94
Intel Core i5-6600K Skylake: 7.92
Intel Core Ultra 7 115H Crestmont: 6.86
Loongson 3A6000 LA664: 5.49
Mediatek Genio 1200 Cortex A78: 5.09
Intel Core Ultra 7 115H Low Power Crestmont: 4.32
AMD FX-8150: 3.63
Loongson 3A5000 LA464: 3.38
Intel Celeron J4125 Goldmont Plus: 2.45
Amlogic S922X Cortex A73: 2.01
Zhaoxin KaiXian KX-6640MA: 1.97
Mediatek Genio 1200 Cortex A55: 1.01

Running SPEC CPU2017 at Chips and Cheese?

AMD Ryzen 9 9950X: 19.8
AMD Ryzen 9 7950X3D Non-VCache: 15.3
AMD Ryzen 9 7950X3D VCache: 12.7
Intel Core Ultra 7 115H Redwood Cove: 11.2
AMD Ryzen 9 3950X 3.5GHz: 7.26
Intel Core Ultra 7 115H Crestmont: 5.83
Ampere Altra: 5.62
AmpereOne: 4.29
AMD FX-8159: 3.47

The AMD Ryzen 9 9950X and Ryzen 9 9900X Review: Flagship Zen 5 Soars - and Stalls

AMD Ryzen 9 9950X Zen 5: 17.72
Intel Core i9-14900K Raptor Cove: 16.90
AMD Ryzen 9 7950X Zen 4: 14.26

Snapdragon X Elite Qualcomm Oryon CPU Design and Architecture Hot Chips 2024

Qualcomm X Elite Oryon on Linux: 17.77
Qualcomm X Elite Oryon on Windows: 16.66

ARM Cortex X1 微架构评测（上）：向山进发

Zen 3 @ 4.95 GHz: 11.9
Firestorm @ 3.0 GHz: 11.2
Cortex X1 @ 3.0 GHz: 8.9
Cortex A78 @ 2.4 GHz: 5.9

极客湾•麒麟 9010，测评汇总：IPC 性能，巨幅提升！CPU 能效全频段领先，麒麟 9000S！

Huawei Kirin 9010: 7.77
HUawei Kirin 9000s: 7.12

多版本 GCC 和 LLVM 性能比较¶

在 Intel i9-14900K @ 5.7 GHz 上用 -O3 测试几种编译器组合的性能：

Benchmark	GCC 12	LLVM 20	LLVM 19	LLVM 18
503.bwaves_r	75.1	70.9	73.1	73.2
507.cactuBSSN_r	14.4	13.3	13.6	13.6
508.namd_r	9.24	10.5	10.6	10.5
510.parest_r	14.6	14.6	14.6	14.4
511.povray_r	14.6	13.7	13.7	13.7
519.lbm_r	12.1	11.2	11.2	11.2
521.wrf_r	13.5	14.0	13.3	13.3
526.blender_r	12.0	11.8	11.9	11.9
527.cam4_r	15.4	13.2	12.9	12.9
538.imagick_r	10.2	11.8	11.9	12.3
544.nab_r	12.6	8.47	8.22	8.22
549.fotonik3d_r	24.5	24.0	21.0	21.2
554.roms_r	14.1	14.3	13.7	13.7
geomean	15.4	14.8	14.6	14.6

完整数据：

注：GCC 指 GCC + GFortran，LLVM 指 Clang + Flang-new

SPEC INT 2006 Speed¶

因为 GCC 没有自动并行化，所以都是单核运行。运行时间基本和分数成反比，乘积按 400000 估算。

下面贴出自己测的数据（SPECint2006，Estimated，speed，base），不保证满足 SPEC 的要求，仅供参考。

Intel Core i9-14900K Raptor Cove（-O3）: 91.9
Intel Core i9-14900K Raptor Cove（-O2）: 87.2
Intel Core i9-13900K Raptor Cove（-Ofast -fomit-frame-pointer -march=native -mtune=native）: 85.3 86.8
Intel Core i9-13900K Raptor Cove（-O2）: 79.6
Intel Core i9-12900KS Golden Cove（-O2）: 74.4
Intel Core i9-10980XE Cascade Lake（-O2）: 43.9
Intel Xeon E5-2680 v3 Haswell（-O2）: 33.2
POWER8NVL（-O2）: 26.5
Kunpeng 920 TaiShan V110（-Ofast -fomit-frame-pointer -march=native -mtune=native）: 24.5
Kunpeng 920 TaiShan V110（-O2）: 23.3

网上的数据¶

只考虑单核，不考虑 ICC 的自动多线程并行化。

Anandtech 的数据：

Intel Core i9-10900K Comet Lake: 58.76
AMD Ryzen 3950X Zen 2: 50.02
AMD Ryzen 4800U Zen 2: 37.10
Amazon Graviton 2 Neoverse-N1: 29.99

Anandtech 的数据：

Apple M1 Firestorm+Icestorm: 69.40
AMD Ryzen 5950X Zen 3: 68.53
Apple A14 Firestorm+Icestorm: 63.34
Intel Core i9-10900K Comet Lake: 58.58
Apple A13 Lightning+Thunder: 52.83
AMD Ryzen 3950X Zen 2: 50.10
AMD Ryzen 2700X Zen+: 39.01

Anandtech 的数据：

AMD EPYC 7742 Zen 2: 39.25
AMD EPYC 7601 Zen 1: 31.45

Baikal 的数据:

Baikal-S：19
Kunpeng 920 TSV110: 26

龙芯 3A6000 新闻：

Loongson 3A6000 LA664: 43.1

龙芯 3A6000:

Loongson 3A6000 LA664: 43.1
Intel Core i3-10100 Comet Lake: 42.5
Hygon 3250: 39
Kirin 990: 26.4
Zhaoxin KX6780A: 20.5
Phytium FT-D2000: 15.4
Pangu M900: 12.4

在龙芯 3A5000 上测试 SPEC CPU 2006:

Loongson 3A5000 LA464: 26.6

龙芯、海光、飞腾、兆芯同桌对比性能力求公平:

Intel Core i9-10850K Comet Lake: 62.5
AMD Ryzen 5600G: 48.2 59.9
AMD Ryzen 2600: 36.1 40.5
Intel Core i5-6500 Skylake: 40.1
Hygon C86 3250: 30.5
Loongson 3A5000HV LA464: 26.5
Zhaoxin KX-U6780A: 15.5
Phytium D2000: 15.3

SPEC INT 2006 Rate¶

不打算跑

网上的数据¶

Kunpeng 920 官方数据：

Kunpeng 920 TSV110 64 Cores: >930

夏晶的数据：

AMD Zen 2 64 Cores: ~1200
Intel Skylake 8180 v5 28 Cores: ~750
Cavium TX2 32 Cores: ~750
AMD EPYC 7601 Zen 1 32 Cores: ~700
Qualcomm 2400 48 Cores: ~650
Phytium FT2000 64 Cores: ~600
Intel 6148 Skylake 20 Cores: ~550

龙芯 3A6000 新闻：

Loongson 3A6000 LA664 4C 8T: 155

龙芯、海光、飞腾、兆芯同桌对比性能力求公平:

Intel Core i9-10850K Comet Lake 10C 20T: 328 349
AMD Ryzen 5600G 6C 12T: 192 232 235 278
AMD Ryzen 2600 6C 12T: 166 179 192 199
Hygon C86 3250 8C 16T: 173 197
Intel Core i5-6500 Skylake 4C: 113
Phytium D2000 8C: 90.2
Zhaoxin KX-U6780A 8C: 82.9
Loongson 3A5000HV 4C: 81.2

SPEC INT 2017 Speed¶

下面贴出自己测的数据（SPECint2017，Estimated，speed，base，单线程），不保证满足 SPEC 的要求，仅供参考。

运行时间基本和分数成反比，乘积按 1e5 估算。

Intel Core i9-14900K Raptor Cove（-O3）: 12.1
Intel Core i9-12900KS Golden Cove（-O3）: 10.5 10.9
Qualcomm X1E80100 X Elite（-O3）: 7.99
Intel Core i9-10980XE Cascade Lake（-O3）: 7.18
AMD EPYC 7742 Zen 2（-O3）: 5.55
Kunpeng 920 TaiShan V110（-O3）: 3.65 3.62

注：SPEC INT 2017 单线程 OpenMP 下 speed 测试按理说约等于 rate-1，前者虽然启用了 OpenMP，但仅允许单线程。不过实测下来还是不太一样。

SPEC FP 2017 Speed¶

下面贴出自己测的数据（SPECfp2017，Estimated，speed，base，单线程），不保证满足 SPEC 的要求，仅供参考。

运行时间基本和分数成反比，乘积按 5e5 估算。

Intel Core i9-14900K Raptor Cove（-O3）: 12.8
Intel Core i9-12900KS Golden Cove（-O3）: 13.1
AMD EPYC 7742 Zen 2（-O3）: 6.99
Intel Core i9-10980XE Cascade Lake（-O3）: 6.20
Kunpeng 920 TaiShan V110（-O3）: 2.57

注：SPEC FP 2017 单线程 OpenMP 下 speed 测试不等价为 rate-1，因为跑的测试不同。

SPEC 运行配置¶

SPEC 2006¶

# match spec result standard
reportable = yes
# skip peak
basepeak = yes
# show live output
teeout = yes

# optimization flags for base
default=base=default=default:
COPTIMIZE = -O3 -fgnu89-inline -fcommon -fno-strict-aliasing
CXXOPTIMIZE = -O3 -fpermissive --std=c++98 -fno-strict-aliasing
FOPTIMIZE = -O3 -std=legacy -fno-strict-aliasing

# specify compilers
default=default=default=default:
CC = /usr/bin/gcc
CXX = /usr/bin/g++
FC = /usr/bin/gfortran

# fix compilation
default=base=default=default:
PORTABILITY = -DSPEC_CPU_LP64

400.perlbench=default=default=default:
CPORTABILITY = -DSPEC_CPU_LINUX_X64

462.libquantum=default=default=default:
CPORTABILITY = -DSPEC_CPU_LINUX

483.xalancbmk=default=default=default:
CXXPORTABILITY = -DSPEC_CPU_LINUX

481.wrf=default=default=default:
CPORTABILITY = -DSPEC_CPU_CASE_FLAG -DSPEC_CPU_LINUX

运行方式：

# int speed
cd /mnt && . ./shrc && runspec int

SPEC 2017¶

# match spec result standard
reportable = yes
# skip peak
basepeak = yes
# show live output
teeout = yes
# speedup compilation
makeflags = --jobs=%{nproc}

# compilers
default:
   preENV_LD_LIBRARY_PATH  = /usr/lib64:/usr/lib:/lib64
   SPECLANG                = /usr/bin/
%if %{clang} eq "1"
   CC                      = $(SPECLANG)clang -std=c99
   CXX                     = $(SPECLANG)clang++
%else
   CC                      = $(SPECLANG)gcc -std=c99
   CXX                     = $(SPECLANG)g++
%endif
%if %{flang} eq "1"
   FC                      = $(SPECLANG)flang-new
%else
   FC                      = $(SPECLANG)gfortran
%endif
# allow to override compilers
%ifdef %{override-cc}
   CC                      = %{override-cc} -std=c99
%endif
%ifdef %{override-cxx}
   CXX                     = %{override-cxx}
%endif
%ifdef %{override-fc}
   FC                      = %{override-fc}
%endif
   # How to say "Show me your version, please"
   CC_VERSION_OPTION       = -v
   CXX_VERSION_OPTION      = -v
   FC_VERSION_OPTION       = -v

# perf: use runcpu --define perf=1 --noreportable to enable
%if %{perf} eq "1"
# override branch-misses counter if necessary
# e.g. on ARMv8 PMUv3, use r22 for branch misses
# e.g. on Apple M1, use rcb for branch misses
%ifndef %{perf-branchmisses}
%define perf-branchmisses branch-misses
%endif
# override branches counter if necessary
# e.g. on Apple M1, use r8d for branches
%ifndef %{perf-branches}
%define perf-branches branches
%endif
default:
   command_add_redirect = 1
# bind to core if requested
%ifdef %{bindcore}
   monitor_wrapper = mkdir -p $[top]/result/perf.$lognum; echo "$command" > $[top]/result/perf.$lognum/$benchmark.cmd.$iter.\$\$; taskset -c %{bindcore} perf stat -x \\; -e instructions,cycles,%{perf-branches},%{perf-branchmisses},task-clock -o $[top]/result/perf.$lognum/$benchmark.perf.$iter.\$\$ $command
%else
   monitor_wrapper = mkdir -p $[top]/result/perf.$lognum; echo "$command" > $[top]/result/perf.$lognum/$benchmark.cmd.$iter.\$\$; perf stat -x \\; -e instructions,cycles,%{perf-branches},%{perf-branchmisses},task-clock -o $[top]/result/perf.$lognum/$benchmark.perf.$iter.\$\$ $command
%endif
%endif

# portability flags
default:
   EXTRA_PORTABILITY = -DSPEC_LP64
500.perlbench_r,600.perlbench_s:  #lang='C'
%if %{machine} eq "x86_64"
   PORTABILITY    = -DSPEC_LINUX_X64
%else
   PORTABILITY    = -DSPEC_LINUX_AARCH64
%endif

521.wrf_r,621.wrf_s:  #lang='F,C'
   CPORTABILITY  = -DSPEC_CASE_FLAG
   FPORTABILITY  = -fconvert=big-endian

523.xalancbmk_r,623.xalancbmk_s:  #lang='CXX'
   PORTABILITY   = -DSPEC_LINUX

526.blender_r:  #lang='CXX,C'
   PORTABILITY   = -funsigned-char -DSPEC_LINUX
%if %{clang} eq "1"
# from config/Example-aocc-linux-x86.cfg
   CXXPORTABILITY = -D__BOOL_DEFINED
%endif

527.cam4_r,627.cam4_s:  #lang='F,C'
   PORTABILITY   = -DSPEC_CASE_FLAG

628.pop2_s:  #lang='F,C'
   CPORTABILITY    = -DSPEC_CASE_FLAG
   FPORTABILITY    = -fconvert=big-endian

intspeed,fpspeed:
   EXTRA_OPTIMIZE = -fopenmp -DSPEC_OPENMP
fpspeed:
   #
   # 627.cam4 needs a big stack; the preENV will apply it to all
   # benchmarks in the set, as required by the rules.
   #
   preENV_OMP_STACKSIZE = 120M

default=base:         # flags for all base
%ifdef %{extralibs}
   EXTRA_LIBS     = %{extralibs}
%endif
%ifdef %{optflags}
   OPTIMIZE       = %{optflags}
%else
   OPTIMIZE       = -O3
%endif
   # -std=c++03 required for https://www.spec.org/cpu2017/Docs/benchmarks/510.parest_r.html
   CXXOPTIMIZE    = -std=c++03
%if %{flang} ne "1"
   # -fallow-argument-mismatch required for https://www.spec.org/cpu2017/Docs/benchmarks/521.wrf_r.html
   FOPTIMIZE      = -fallow-argument-mismatch
%endif

intrate,intspeed=base: # flags for integer base
   EXTRA_COPTIMIZE = -fno-strict-aliasing -fno-unsafe-math-optimizations -fno-finite-math-only -fgnu89-inline -fcommon
# Notes about the above
#  - 500.perlbench_r/600.perlbench_s needs -fno-strict-aliasing, -fno-unsafe-math-optimizations and -fno-finite-math-only
#  - 502.gcc_r/602.gcc_s             needs -fgnu89-inline or -z muldefs
#  - 525.x264_r/625.x264_s           needs -fcommon
#  - For 'base', all benchmarks in a set must use the same options.
#  - Therefore, all base benchmarks get the above.  See:
#       https://www.spec.org/cpu2017/Docs/runrules.html#BaseFlags
#       https://www.spec.org/cpu2017/Docs/benchmarks/500.perlbench_r.html
#       https://www.spec.org/cpu2017/Docs/benchmarks/502.gcc_r.html
#       https://www.spec.org/cpu2017/Docs/benchmarks/525.x264_r.html

%if %{clang} eq "1"
# https://github.com/llvm/llvm-project/issues/96859
# 523.xalancbmk_r
   EXTRA_CXXOPTIMIZE = -fdelayed-template-parsing
%endif

%if %{gcc15} eq "1"
# https://gcc.gnu.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=116064
# 523.xalamcbmk_r
   EXTRA_CXXOPTIMIZE += -Wno-error=template-body
%endif

fprate,fpspeed=base: # flags for fp base
   EXTRA_COPTIMIZE = -Wno-error=implicit-int
# Notes about the above
#  - 527.cam4_r,627.cam4_s needs -Wno-error=implicit-int

运行方式：

# int speed
cd /mnt && . ./shrc && runcpu intspeed
# fp speed
ulimit -s unlimited && cd /mnt && . ./shrc && runcpu fpspeed

浮点峰值性能¶

uArch	DP FLOP/cycle	SP FLOP/cycle	ISA
AMD Zen 5	32	64	AVX512F
Intel Skylake	32	64	AVX512F
Intel Sunny Cove	32	64	AVX512F
AMD Zen 2	16	32	FMA
AMD Zen 3	16	32	AVX512F
AMD Zen 4	16	32	AVX512F
ARM Neoverse V1	16	32	SVE(256b)
ARM Neoverse V2	16	32	SVE(128b)
Apple Avalanche	16	32	ASIMD
Apple Firestorm	16	32	ASIMD
Intel Broadwell	16	32	FMA
Intel Golden Cove	16	32	FMA
Intel Haswell	16	32	FMA
Loongson LA464	16	32	LASX
Loongson LA664	16	32	LASX
Qualcomm Oryon	16	32	ASIMD
AMD Zen 1	8	16	FMA
ARM Cortex A78	8	16	ASIMD
ARM Cortex X1	8	16	ASIMD
ARM Icestorm	8	16	ASIMD
ARM Neoverse N1	8	16	ASIMD
ARM Neoverse N2	8	16	SVE(128b)
Intel Gracemont	8	16	FMA
Hisilicon TSV110	4	16	ASIMD

固定频率方法¶

可以尝试用 cpupower frequency-set 来固定频率，但是一些平台不支持，还可能有 Linux 内无法关闭的 Boost。设置频率后，用 cpupower frequency-info 验证：current CPU frequency: 4.29 GHz (asserted by call to kernel) 是否和预期频率一致并且不变。

对于 AMD CPU，在 Linux 下为了固定 CPU 的频率，需要通过 MSR 进行设置：jiegec/ZenStates-Linux：

关闭 Core performance boost
读取当前的 pstate 设置
修改当前 pstate 的 FID，也就修改了频率

测试环境¶

参与测试的机型如下，除了括号中表明为云服务虚拟机的，其他都是物理机：

AMD EPYC 7551: Zen 1, Naples
AMD EPYC 7742: Zen 2, Rome
AMD EPYC 7H12: Zen 2, Rome
AMD EPYC 7K83(TencentCloud sa3.medium4, 2C 4G): Zen 3, Milan, w/o PMU
AMD EPYC 9754(TencentCloud sa5.large8, 4C 8G): Zen 4c, Bergamo
AMD EPYC 9755: Zen 5, Turin
AMD EPYC 9K65(TencentCloud sa9.large8, 4C 8G): Zen 5c, Turin Dense
AMD EPYC 9K85(TencentCloud sa9e.large8, 4C 8G): Zen 5, Turin
AMD EPYC 9R14(AWS c7a.xlarge, 4C 8G): Zen 4, Genoa
AMD EPYC 9T24(Aliyun g8a.xlarge, 4C 16G): Zen 4, Genoa
AMD Ryzen 5 7500F: Zen 4, Raphael
AMD Ryzen 7 5700X: Zen 3, Vermeer
AMD Ryzen 9 9950X: Zen 5, Granite Ridge
AWS Gravition 3(AWS c7g.large, 2C 4G): Neoverse V1
AWS Gravition 3E(AWS c7gn.medium, 1C 2G): Neoverse V1
AWS Gravition 4(AWS c8g.large, 2C 4G): Neoverse V2
Ampere Altra(Aliyun c6r.large, 2C 4G): Neoverse N1
Apple M1: Firestorm + Icestorm
Huawei Kirin 9010
Hygon C86 7390(Aliyun g7h.large, 2C 8G): w/o PMU
IBM POWER8NVL
Intel Core i9-10980XE: Cascade Lake
Intel Core i9-12900KS: Golden Cove + Gracemont, Alder Lake
Intel Core i9-14900K: Raptor Cove + Gracemont, Raptor Lake
Intel Xeon 6981E(TencentCloud s9.large8, 4C 8G): Crestmont, Sierra Forest, w/o PMU
Intel Xeon 6982P-C(Aliyun g9i.xlarge, 4C 16G): Redwood Cove, Granite Rapids
Intel Xeon D-2146NT: Skylake
Intel Xeon E5-2603 v4: Broadwell
Intel Xeon E5-2680 v3: Haswell
Intel Xeon E5-2680 v4: Broadwell
Intel Xeon E5-4610 v2: Ivy Bridge EP
Intel Xeon Platinum 8358P: Sunny Cove, Ice Lake
Intel Xeon Platinum 8576C(TencentCloud s8.medium8, 2C 8G): Raptor Cove, Emerald Rapids, w/o PMU
Intel Xeon Platinum 8581C(GCP c4-standard-2, 2C 7G): Raptor Cove, Emerald Rapids
Kunpeng 920 HuaweiCloud kc2(HuaweiCloud kc2.xlarge.2, 4C 8G)
Kunpeng 920: TaiShan V110
Loongson 3A6000: LA664
Loongson 3C5000: LA464
Loongson 3C6000: LA664
Qualcomm 8cx Gen3: Cortex-X1C + Cortex-A78C
Qualcomm X1E80100: Oryon
T-Head Yitian 710(Aliyun c8y.large, 2C 4G): Neoverse N2

由于云服务的特性，建议至少用 4C 的实例来测试，否则性能波动会比较大。

更新历史¶

2025.05.26:
- 测试 Loongson 3C6000 的性能
- 在阿里云 g8a.xlarge 实例上测试 AMD EPYC 9T24 的性能
- 在阿里云 g9i.xlarge 实例上测试 Intel Xeon 6982P-C 的性能
2025.05.16:
- 在华为云 kc2.xlarge.2 实例上测试 HuaweiCloud Kunpeng 920 kc2 的性能
- 在 AWS c7a.xlarge 实例上测试 AMD EPYC 9R14 的性能
- 测试 Apple M1 的性能
- 在腾讯云 sa9.large8 实例上测试 AMD EPYC 9K65 的性能
- 在腾讯云 sa5.large8 实例上测试 AMD EPYC 9754 的性能
- 在腾讯云 sa9e.large8 实例上测试 AMD EPYC 9K85 的性能
- 在腾讯云 s9.large8 实例上测试 Intel Xeon 6981E 的性能
2025.05.15:
- 测试 AMD EPYC 9755 的性能
- 在华为云 kc2.large.2 实例上测试 HuaweiCloud Kunpeng 920 kc2 的性能
- 在 AWS c7g.large 实例上测试 AWS Graviton 3 的性能
2025.05.07:
- 在 AWS c8g.large 实例上测试 AWS Graviton 4 的性能
- 测试 Loongson 3C6000 的性能
- 测试不同编译器在 Intel Core i9-14900K 上的性能
2025.04.22:
- 在 GCP c4-standard-2 实例上测试 Intel Xeon Platinum 8581C 的性能
- 在阿里云 g7h.large 实例上测试 Hygon C86 7390 的性能
- 在阿里云 g8a.large 实例上测试 AMD EPYC 9T24 的性能
- 在阿里云 g9i.large 实例上测试 Intel Xeon 6982P-C 的性能
2025.04.19:
- 测试 Loongson 3C6000 的性能
2025.04.18:
- 测试 AMD EPYC 7551 的性能
- 测试 AMD Ryzen 7 5700X 的性能
- 测试 Apple M1 的性能
- 测试 Huawei Kunpeng 920 的性能
- 测试 Intel Core i9-10980XE 的性能
- 测试 Loongson 3A6000 的性能
2025.04.11:
- 在华为云 kc2.xlarge.4 实例上测试 HuaweiCloud Kunpeng 920 kc2 的性能
2025.03.26:
- 测试 AMD Ryzen 9 9950X 的性能
- 测试 Intel Xeon E5-4610 v2 的性能
2025.01.12:
- 测试 Intel Core i9-12900KS E-Core 的性能
- 测试 Intel Core i9-14900K E-Core 的性能
2024.12.31:
- 测试 Huawei Kirin 9010 的性能
2024.12.16:
- 测试 Huawei Kirin 9010 的性能
2024.12.05:
- 测试 Loongson 3A6000 的性能
- 测试 IBM POWER8NVL 的性能
2024.11.20:
- 在 AWS c7gn.medium 实例上测试 AWS Graviton 3E 的性能
- 在 AWS r8g.medium 实例上测试 AWS Graviton 4 的性能
- 在华为云 kc1.large.2 实例上测试 HuaweiCloud Kunpeng 920 kc1 的性能
- 在华为云 kc2.large.2 实例上测试 HuaweiCloud Kunpeng 920 kc2 的性能
- 测试 AMD EPYC 7742 的性能
- 测试 AMD EPYC 7H12 的性能
- 测试 AMD Ryzen 7 5700X 的性能
- 测试 Intel Xeon E5-2603 v4 的性能
- 测试 Loongson 3A6000 的性能
- 测试 Loongson 3C5000 的性能
- 测试 Loongson 3C6000 的性能
- 测试 Qualcomm X1E80100 的性能
2024.11.18:
- 测试 Intel Core i9-14900K 的性能
- 测试 Intel Core i9-12900KS 的性能
- 测试 Qualcomm X1E80100 的性能
- 测试 AMD Ryzen 9 9950X 的性能
2024.11.07:
- 测试 Qualcomm 8cx Gen3 的性能
2024.11.02:
- 在阿里云 c6r.large 实例上测试 Ampere Altra 的性能
- 在阿里云 c8y.large 实例上测试 T-Head Yitian 710 的性能
- 在 AWS r8g.medium 实例上测试 AWS Graviton 4 的性能
- 在 AWS c7g.medium 实例上测试 AWS Graviton 3 的性能
2024.11.01:
- 测试 Apple M1 的性能
- 测试 Qualcomm X1E80100 的性能
2024.10.30:
- 在 AWS c7a.medium 实例上测试 AMD EPYC 9R14 的性能
- 在腾讯云 s8.medium8 实例上测试 Intel Xeon Platinum 8576C 的性能
- 在腾讯云 sa3.medium4 实例上测试 AMD EPYC 7K83 的性能
- 在腾讯云 sa5.medium2 实例上测试 AMD EPYC 9754 的性能

性能测试¶

测试环境¶

注意事项¶

SPEC INT 2017 Rate-1¶

数据总览¶

原始数据¶

分支预测器比较¶

网上的数据¶

多版本 GCC 和 LLVM 性能比较¶

LA664 不同编译器版本和编译选项下的测试结果¶

SPEC FP 2017 Rate-1¶

数据总览¶

原始数据¶

网上的数据¶

多版本 GCC 和 LLVM 性能比较¶

SPEC INT 2006 Speed¶

网上的数据¶

SPEC INT 2006 Rate¶

网上的数据¶

SPEC INT 2017 Speed¶

SPEC FP 2017 Speed¶

SPEC 运行配置¶

SPEC 2006¶

SPEC 2017¶

浮点峰值性能¶

固定频率方法¶

测试环境¶

更新历史¶

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