autobench?1.1：如何將你的處理器在汽車上的應(yīng)用執(zhí)行？

　　迄今為止，嵌入式微處理器基準(zhǔn)協(xié)會，成立于1997開發(fā)的用于嵌入式系統(tǒng)的硬件和軟件有意義的性能基準(zhǔn)測試。通過其成員的共同努力，?EEMBC基準(zhǔn)已經(jīng)成為嵌入式處理器，能力評估的一個工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的編譯器和java實現(xiàn)根據(jù)目的、明確的定義，基于應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)。

　　自2000年4月發(fā)布其第一認(rèn)證的基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)，測試成績有效地取代過時的Dhrystone MIPS，尤其是在實際工程有重要價值的情況。EEMBC基準(zhǔn)反映現(xiàn)實世界的應(yīng)用和需求，在這些環(huán)境中遇到的嵌入式系統(tǒng)。結(jié)果是一個集合的“算法”和“應(yīng)用”組織為基準(zhǔn)套房針對電信、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字媒體、java、汽車/工業(yè)、消費、辦公設(shè)備產(chǎn)品。另外一組算法專門針對8位和16位微控制器的功能。

　　AutoBench? 1.1 is a suite of benchmarks that allow users to predict the performance of microprocessors and microcontrollers in automotive， industrial， and general-purpose applications. Its 16 benchmark kernels include the following：

　　Generic Workload Tests

　　These tests include bit manipulation， matrix mapping， a specific floating-point tester， a cache buster， pointer chasing， pulse-width modulation， multiplication， and shift operations （typical of encryption algorithms）。

　　Basic Automotive Algorithms

　　These tests include controller area network （CAN）， tooth-to-spark （locating the engine’s cog when the spark is ignited）， angle-to-time conversion， road speed calculation， and table lookup and interpolation.

　　Signal Processing Algorithms

　　These tests include algorithms which are becoming increasingly important for sensors used in engine knock detection， vehicle stability control， and occupant safety systems. They include fast Fourier transforms （FFT and iFFT）， a finite impulse response filter （FIR）， an inverse discrete cosine transform （iDCT）， and an infinite impulse response （IIR） filter.

　　In this article we will detail how the various parts of the AutoBench benchmarks work and what they can tell you about how the processor you are considering for your next design will perform in automotive applications.