9.3 KiB
slime-bench:普通分支全种子搜索基准
指定中心区块、曼哈顿半径和自定义图案(或实心 n×n),搜索范围内每个锚点的全部有效种子,输出 JSON 结果及计时。支持 NVIDIA CUDA 单卡、多卡。
本地编译与运行
需要 Linux/WSL、CUDA Toolkit(nvcc,推荐 12 或以上)、支持 C++17 的主机编译器。运行时需要 NVIDIA 驱动。项目根目录执行:
make -C bench
mkdir -p artifacts
./bench/bin/slime-bench --list-devices
./bench/bin/slime-bench --x 0 --z 0 --radius 64 --size 5 \
--devices 0 --repeat 3 --output artifacts/local-r64-n5.json
默认编译 sm_86 并附带 PTX,适合本机 RTX 3060 Laptop。换架构时用 -B 强制重建;仅改变 Make 变量不会使已有文件自动过期。
自定义图案:6×6 苦力怕
--pattern 接受 / 分隔的行,或用 --pattern-file 读取每行一排的文本文件。# 必须是史莱姆区块,. 必须不是,? 不限制。支持非正方形,宽、高分别为 1~64,至少含一个 #;不能与 --size 同时指定。不自动旋转或镜像。
内置示例 patterns/creeper-6x6.txt 将脸部像素设为史莱姆:
##..##
##..##
..##..
.####.
.####.
.#..#.
./bench/bin/slime-bench --radius 512 \
--pattern-file bench/patterns/creeper-6x6.txt \
--position-batch 128 --max-results 100 --output artifacts/creeper.json
# 也可直接输入;必须使用引号保护 #、? 等字符
./bench/bin/slime-bench --radius 512 \
--pattern '##..##/##..##/..##../.####./.####./.#..#.' --max-results 100
目标是上面的正色模板:眼睛、鼻子和嘴巴为史莱姆区块,背景必须不是。已检查原点半径 2048、中心 (51069,419124) 半径 1024、32 个分散区域各半径 256、另外 128 个分散区域各半径 512;还筛选了 65,536 个坐标,选出低位候选最多的 64 个坐标类,检查这些类在世界边界内的全部 104,538 个实际位置。累计 82,047,228 次锚点检查仍未命中(不同路线可能重叠,见搜索记录)。这不证明正色不存在;不能用反色图案作为该目标的搜索结果。
每行从左到右沿 +X,从上到下沿 +Z。返回坐标仍是矩形左上角,即使该格是 . 或 ?。将 . 改为 ? 可只要求轮廓、允许背景出现额外史莱姆区块。JSON 包含原始 pattern 行、宽高及两类约束数;自定义输入的 square_size 为 null。
筛选和区间求解只使用 # 格,随后精确核对所有 . 格;? 不参与计算。稀疏图案的候选可能很多,搜索时间不能直接套用实心方阵的基准。搜索口径仍为普通分支,不包含拒绝重抽补扫。
H100 服务器
将仓库内的 bench/ 和 include/ 一起复制到服务器,保持相对路径;CLI 依赖 include/slime/ 中的共用头文件。
make -C bench -B CUDA_ARCH=90
mkdir -p artifacts
./bench/bin/slime-bench --list-devices
# 先测单张 H100,和本地使用相同范围、尺寸及批大小。
./bench/bin/slime-bench --x 0 --z 0 --radius 64 --size 5 \
--devices 0 --repeat 3 --output artifacts/h100-one-r64-n5.json
# 再测全部可见 GPU;八卡机器即可使用八张卡。
./bench/bin/slime-bench --x 0 --z 0 --radius 64 --size 5 \
--devices all --repeat 3 --output artifacts/h100-all-r64-n5.json
也可以指定 --devices 0,1,2,3,4,5,6,7。编号遵循 CUDA_VISIBLE_DEVICES 的可见编号。重复/不存在的设备编号会报错。多卡以动态位置批次分配任务,完整覆盖范围一次,各卡独立缓存类根,结果总数合并;所有 GPU 初始化完成后一起开始计时。实际八卡性能尚未在本机验证。
半径 64 包含 8,321 个锚点,适合先验证环境。正式比较可以在两台机器上使用下面同一套较长参数(半径 512,共 525,313 个锚点):
./bench/bin/slime-bench --x 0 --z 0 --radius 512 --size 5 \
--position-batch 128 --devices all --repeat 3 --output artifacts/benchmark-r512-n5.json
若八卡上仍耗时太短,可同时增大半径。--repeat 3 是完整扫描三遍,不是只跑三次 kernel。默认无额外隐藏预热;第一轮包含首次 kernel/JIT 开销,报告保留每一轮数据。
范围与搜索口径
abs(anchor_x - x) + abs(anchor_z - z) <= radius
锚点数量 = 1 + 2*radius*(radius+1)
x,z,radius的单位都是区块,不是方块。- 锚点是图案最小 X、最小 Z 的角;图案沿
+X,+Z延伸。自定义图案的锚点是外接矩形的角。 - 半径限制锚点,图案允许超出菱形范围。
- 不自动按世界边界裁剪;锚点和整块图案须在 int32 坐标范围内,否则报错。
--size支持 1~6,默认 5。小尺寸匹配种子极多,全种子计数也可能耗时很久,不能用 1×1 推断 5×5 性能。- 遍历所有有效低 48 位种子的普通候选分支。沿用低位筛选、16 候选组 mask、区间求交、精确 Java 验证,不包含拒绝重抽补扫。
- 返回的种子是
[0,2^48)内的有效代表;不重复枚举高 16 位等价的 64 位世界种子。
这是范围基准 CLI,不提供全世界长跑的断点续跑。Ctrl+C 可终止,未完成扫描不会输出成功报告。
参数及输出
./bench/bin/slime-bench --help
# 不使用 GPU,只检查输入范围
./bench/bin/slime-bench --x 51069 --z 419124 --radius 2 --size 5 --dry-run
# 已知位置验证:应该得到 24 个种子
./bench/bin/slime-bench --x 51069 --z 419124 --radius 0 --size 5 \
--max-results 100 --repeat 3 --output artifacts/known.json
本文示例均从项目根目录运行,输出前请先执行 mkdir -p artifacts。日常跑分写入已忽略的 artifacts/;results/ 只保存需要长期引用的基准样例。
JSON 输出到 stdout,状态/约每 5 秒进度输出到 stderr;--output 同时保存 JSON,已有文件会报错以免覆盖。默认只计数;--max-results N 最多保留 N 个示例三元组 [seed48,chunk_x,chunk_z],不提前停止扫描。示例顺序受 GPU 调度影响,不能按示例子集或其顺序对比性能/正确性。sample_truncated 表示有命中没有保存在示例中,matches 始终是完整计数;整数计数溢出会失败。
主要计时字段:
| 字段 | 含义 |
|---|---|
rounds[].elapsed_ms |
本轮启动工作线程、设备初始化/分配、完整扫描及资源清理的墙钟时间 |
rounds[].scan_wall_ms |
所有 GPU 就绪后,从最早开始扫描到最后完成的墙钟时间,含本轮分组、根生成、传输、展开、搜索、结果回传 |
median_scan_wall_ms |
各轮 scan_wall_ms 的中位数,适合本地与服务器比较 |
rounds[].anchors_per_second |
实际锚点数 / 扫描墙钟秒数 |
gpus[].root_stage_ms |
该 GPU 工作线程的代表类构造、根筛选、回传、整理及缓存耗时 |
gpus[].search_stage_ms |
该线程的根任务上传、公共项准备、成组搜索和命中回传耗时 |
gpus[].scan_ms |
该线程完整扫描耗时;还包含以上两阶段外的调度、具体位置构造等工作 |
多卡阶段时间相互重叠,不要把八卡 scan_ms 相加当作完成时间。比较相同的中心、半径、尺寸和批大小;位置根分布差异很大,单个已知命中点不适合代表全世界平均吞吐。
可调批参数:
--position-batch 32:每个动态任务最多 32 个锚点,支持 1~256。--job-batch 2048:每次搜索最多 2048 个低位根任务,支持 1~65536。--cache-classes 4096:每卡缓存的坐标类数量,0 禁用;另限制最多约 1,048,576 个缓存根,FIFO 淘汰。每轮清空缓存,避免重复测量只跑缓存命中。
按坐标类归一化并只构造有根类的具体位置。此 CLI 使用有限缓存、按曼哈顿行顺序调度;不是此前设想的全世界按类遍历计划。小半径下通常没有重复类,所以测到的根生成费用是真实费用,不会按假设将其省略。半径范围的实测吞吐不能直接替代此前约 50 天的全世界类复用搜索阶段外推。
检查
make -C bench test # 无需 GPU:范围、输入、可变尺寸数学对照
make -C bench test-gpu # 需要 GPU:实际搜索与文件输出验证
验证内容包括:自定义图案解析和边界、稀疏图案高位枚举对照、带忽略格及非史莱姆格的 GPU 结果与独立 Java 算法筛选对照,以及半径 0~64 的完整菱形枚举,较大半径抽样,1~6 中多个尺寸的组 mask 对照,已知 24 个命中,小根批分拆一致性,4×4 的全部 422 个示例经独立 Java 算法验证,6×6 的已知种子子集对照,以及半径 2 批量结果与全部 13 个位置分别搜索的完整列表一致。
本机实测:RTX 3060 Laptop,中心 (0,0),半径 512,5×5,--position-batch 128 --repeat 3。525,313 个锚点,三轮均有 368,935 个低位根任务、0 个命中,扫描墙钟中位数约 3.990 秒。原始 JSON 在 results/local-r512-n5.json。另有半径 64 的快速环境验证记录;其批大小为默认 32,与上述正式样例不同。
H100 的 sm_90 原生代码和 PTX 已在本机交叉编译通过,尚未在 H100 或八张物理 GPU 上执行。