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# slime-bench：普通分支全种子搜索基准
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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。
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## 本地编译与运行
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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：
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```sh
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make -C bench
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mkdir -p artifacts
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./bench/bin/slime-bench --list-devices
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./bench/bin/slime-bench --x 0 --z 0 --radius 64 --size 5 \
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--devices 0 --repeat 3 --output artifacts/local-r64-n5.json
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```
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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。
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## 已验证实例：5×5 爱心
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种子 **`22428888508636`**，左上角区块 **`(-5,-147)`**（方块原点 `(-80,-2352)`）。每格一个区块，向右为 `+X`、向下为 `+Z`；16 格 `#` 必须是史莱姆，9 格 `.` 必须不是：
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```text
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.#.#.
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#####
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#####
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.###.
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..#..
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```
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```sh
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./bench/bin/slime-bench --radius 256 \
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--pattern-file bench/patterns/heart-5x5.txt \
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--position-batch 256 --max-results 1000
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# 单点复查，收集全部普通分支匹配：应得到 1,181 个种子
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./bench/bin/slime-bench --x -5 --z -147 --radius 0 \
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--pattern-file bench/patterns/heart-5x5.txt --max-results 2000
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```
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RTX 3060 Laptop 实测：131,585 个锚点，普通分支共找到 1,456 个种子/位置匹配，扫描约 2.439 秒（含设备初始化的端到端约 2.620 秒）。保存的 1,000 个搜索样本，以及单点复查的全部 1,181 个种子，都通过独立 Python 实现的 Java 整数回绕及 `Random.nextInt(10)` 精确逐格验证。已知种子及计时见 [results/heart-5x5-example.json](results/heart-5x5-example.json)。GPU 回归检查单点计数、已知种子及全部样本，搜索计数不包含拒绝重抽补扫。
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## 自定义图案：6×6 苦力怕
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`--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。
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内置示例 [patterns/creeper-6x6.txt](patterns/creeper-6x6.txt) 将脸部像素设为史莱姆：
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```text
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##..##
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##..##
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..##..
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.####.
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.####.
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.#..#.
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```
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```sh
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./bench/bin/slime-bench --radius 512 \
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--pattern-file bench/patterns/creeper-6x6.txt \
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--position-batch 128 --max-results 100 --output artifacts/creeper.json
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# 也可直接输入；必须使用引号保护 #、? 等字符
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./bench/bin/slime-bench --radius 512 \
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--pattern '##..##/##..##/..##../.####./.####./.#..#.' --max-results 100
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```
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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](results/creeper-6x6-search.json)）。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。
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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`。
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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。
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## H100 服务器
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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。
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```sh
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make -C bench -B CUDA_ARCH=90
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mkdir -p artifacts
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./bench/bin/slime-bench --list-devices
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# 先测单张 H100，和本地使用相同范围、尺寸及批大小。
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./bench/bin/slime-bench --x 0 --z 0 --radius 64 --size 5 \
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--devices 0 --repeat 3 --output artifacts/h100-one-r64-n5.json
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# 再测全部可见 GPU；八卡机器即可使用八张卡。
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./bench/bin/slime-bench --x 0 --z 0 --radius 64 --size 5 \
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--devices all --repeat 3 --output artifacts/h100-all-r64-n5.json
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```
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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。
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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）：
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```sh
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./bench/bin/slime-bench --x 0 --z 0 --radius 512 --size 5 \
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--position-batch 128 --devices all --repeat 3 --output artifacts/benchmark-r512-n5.json
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```
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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。
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## 范围与搜索口径
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```text
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abs(anchor_x - x) + abs(anchor_z - z) <= radius
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锚点数量 = 1 + 2*radius*(radius+1)
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```
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- `x,z,radius` 的单位都是区块，不是方块。
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- 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。
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- 半径限制锚点，图案允许超出菱形范围。
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- 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。
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- `--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。
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- 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**。
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- 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。
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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。
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## 参数及输出
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```sh
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./bench/bin/slime-bench --help
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# 不使用 GPU，只检查输入范围
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./bench/bin/slime-bench --x 51069 --z 419124 --radius 2 --size 5 --dry-run
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# 已知位置验证：应该得到 24 个种子
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./bench/bin/slime-bench --x 51069 --z 419124 --radius 0 --size 5 \
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--max-results 100 --repeat 3 --output artifacts/known.json
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```
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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。
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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。
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主要计时字段：
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| 字段 | 含义 |
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|---|---|
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| `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 |
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| `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 |
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| `median_scan_wall_ms` | 各轮 `scan_wall_ms` 的中位数，适合本地与服务器比较 |
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| `rounds[].anchors_per_second` | 实际锚点数 / 扫描墙钟秒数 |
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| `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 |
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| `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 |
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| `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 |
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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。
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可调批参数：
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- `--position-batch 32`：每个动态任务最多 32 个锚点，支持 1～256。
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- `--job-batch 2048`：每次搜索最多 2048 个低位根任务，支持 1～65536。
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- `--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。
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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。
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## 检查
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```sh
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make -C bench test # 无需 GPU：范围、输入、可变尺寸数学对照
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make -C bench test-gpu # 需要 GPU：实际搜索与文件输出验证
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```
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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。
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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](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。
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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。
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