perf
cd tools/perfsudo apt install libtraceevent-dev
## 如果有 conda 环境退出, 因为编译过程依赖了 libpython
## 要么手动加上 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<lib path>
# conda deactivate
make -j`nproc`编译的时候会提示缺少什么依赖
编译之后需要手动 cp 到一个全局路径中
sudo cp perf /usr/local/bin使用
假设有如下程序 a.c, 矩阵乘
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define N 1024
double A[N][N];
double B[N][N];
double C[N][N];
int main(){
/* init srand */
srand((unsigned)time(NULL));
/* init matrix */
for(int i = 0 ; i < N ; ++i){
for(int j = 0 ; j < N ; ++j){
A[i][j] = rand()/32767.0;
B[i][j] = rand()/32767.0;
C[i][j] = 0;
}
}
/* mult matrix */
for(int i = 0 ; i < N ; ++i){
for(int j = 0 ; j < N ; ++j){
for(int k = 0 ; k < N ; ++k){
C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
}
}
}
return 0;
}gcc -g a.c -o a
perf stat ./a
- task-clock:u: 程序在用户模式下运行的总时间,以毫秒为单位.这里表示程序运行了 3683.33 毫秒.
- context-switches:u: 程序执行期间发生的上下文切换次数.这里为 0,表示在程序运行期间没有发生上下文切换.
- cpu-migrations:u: 程序执行期间 CPU 迁移(从一个 CPU 核迁移到另一个 CPU 核)的次数.这里为 0,表示没有发生 CPU 迁移.
- page-faults:u: 程序执行期间发生的页面错误次数.这里为 576 次.
- cycles:u: 程序执行期间的 CPU 周期数.这里为 16,400,517,033 个周期.
- instructions:u: 程序执行期间的指令数.这里为 44,199,451,790 条指令.
- insn per cycle: 每个周期执行的指令数.这里为 2.70,表示每个 CPU 周期平均执行了 2.70 条指令.
- branches:u: 程序执行期间的分支指令数.这里为 1,111,320,947 条分支指令.
- branch-misses:u: 程序执行期间未命中的分支预测数.这里为 1,126,808 次,约占总分支数的 0.10%.
TMA 指 Topdown Microarchitecture Analysis
- tma_backend_bound: 后端受限的时间比例,表示 CPU 在等待内存、缓存等资源的时间.这里为 17.7%.
- tma_bad_speculation: 错误推测的时间比例,表示由于错误的分支预测导致的时间浪费.这里为 70.9%,这是一个很高的比例,表明大量时间浪费在错误的分支预测上.
- tma_frontend_bound: 前端受限的时间比例,表示 CPU 等待获取指令的时间.这里为 0.0%.
- tma_retiring: 正常执行指令的时间比例,表示 CPU 实际在执行指令的时间.这里为 11.4%.
其他信息
- seconds time elapsed: 程序执行的实际时间.这里为 3.684550651 秒.
- user: 程序在用户模式下的执行时间.这里为 3.683721000 秒.
- sys: 程序在内核模式下的执行时间.这里为 0.000000000 秒.
从输出中可以看出:
- 程序的执行时间主要在用户模式下.
- 程序没有上下文切换和 CPU 迁移.
- 发生了一些页面错误.
- 每个周期执行了较多的指令,指令周期比(IPC)为 2.70,表明 CPU 效率较高.
- 错误分支预测的比例较高(70.9%),这可能会影响性能.
总体而言,程序的性能受到了错误分支预测的较大影响,可能需要优化分支预测或调整代码结构以减少错误分支预测的发生.