ArchProbe 开源项目使用教程

ArchProbe 开源项目使用教程

1. 项目介绍

ArchProbe 是由微软开发的一个用于揭示和量化移动 GPU 硬件特性的分析工具。该项目的主要目的是通过详细的分析，帮助开发者更好地理解和优化移动 GPU 的性能。ArchProbe 的机制在其 MobiCom'22 论文 "Romou: Rapidly Generate High-Performance Tensor Kernels for Mobile GPUs" 中有详细介绍。使用该工具时，建议引用该论文。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下工具和环境：

• Git
• Android NDK
• CMake
• Ninja

2.2 克隆项目

首先，克隆 ArchProbe 项目到本地：

git clone https://github.com/microsoft/ArchProbe.git
cd ArchProbe

2.3 初始化子模块

接下来，初始化并更新子模块：

git submodule update --init --recursive

2.4 构建项目

创建一个构建目录并进入该目录：

mkdir build-android-aarch64 && cd build-android-aarch64

使用 CMake 配置并构建项目：

cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="$ANDROID_NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake" -DANDROID_ABI="arm64-v8a" -DANDROID_PLATFORM=android-28 -G "Ninja" ..
cmake --build . --target ArchProbe

2.5 运行项目

将生成的可执行文件复制到 Android 设备的 /data/local/tmp 目录下，并通过 adb shell 运行：

adb push ArchProbe /data/local/tmp
adb shell
cd /data/local/tmp
./ArchProbe

3. 应用案例和最佳实践

3.1 案例一：Google Pixel 4 的 GPU 分析

ArchProbe 可以用于分析 Google Pixel 4 的 Adreno 640 GPU。通过运行 ArchProbe，您可以获取该设备的峰值计算吞吐量（GFLOPS）、缓存大小、内存带宽等详细信息。这些信息对于优化 Tensor 内核的性能非常有帮助。

3.2 最佳实践

• 调整敏感度：ArchProbe 允许您调整探测算法的敏感度。在配置文件（默认是 ArchProbe.json）中，每个方面都有一个阈值，用于决定时间差异是否足够显著以识别为数值跳跃。
• 数据可视化：建议将探测数据绘制成图表，以便更好地理解硬件架构。

4. 典型生态项目

4.1 TensorFlow Lite

ArchProbe 可以与 TensorFlow Lite 结合使用，帮助开发者优化移动设备上的 TensorFlow 模型。通过了解 GPU 的硬件特性，可以更有效地调整模型以提高性能。

4.2 Android NDK

ArchProbe 依赖于 Android NDK 进行构建和运行。了解 NDK 的使用和配置对于成功运行 ArchProbe 至关重要。

4.3 CMake

CMake 是 ArchProbe 的主要构建工具。熟悉 CMake 的使用可以帮助您更好地定制和扩展 ArchProbe。

通过以上步骤，您可以快速上手并使用 ArchProbe 进行移动 GPU 的性能分析和优化。