7、性能分析入门:PMU与分层分析方法

性能分析入门:PMU与分层分析方法

在软件优化的领域中,存在一个广为人知的原则:大约80%的时间花费在20%的代码上,也有观点认为是90%的时间花费在10%的代码上。这意味着软件优化的重点应放在那些消耗大量时间的关键代码上。然而,现代软硬件平台极为复杂,程序员很难准确预估这些关键代码的位置。为了避免过早优化,需要收集和解读系统数据,这个过程就是性能分析(Profiling)。

1. 性能分析基础

性能分析就像是从统计样本中推断总体的过程,通过收集和分析数据,逐渐揭示系统性能瓶颈的真实面貌。数据的收集依赖于监视器(Monitors),它能测量系统状态的转换。监视器的复杂度各不相同,简单的监视器可能只是在应用程序中添加计数器变量,以统计函数的调用次数;而复杂的监视器则可能对多个核心上运行的多个进程中的事件进行统计采样。监视器通常也被称为性能分析器(Profilers)或跟踪器(Tracers)。

为了让监视器更深入地了解处理器行为,英特尔处理器支持专门的硬件来监控性能事件,即性能监控单元(Performance Monitoring Unit,PMU)。下面我们将深入探讨PMU的相关内容。

2. PMU详解

2.1 PMU概述

现代硬件平台的复杂性使得开发者难以准确预估代码的执行情况。性能计数器的出现解决了这个问题,它为工程师提供了一种查询底层处理器指标的方法,有助于识别性能问题。

每个核心都有自己的PMU,用于收集该核心的本地数据。此外,还可能存在一个非核心PMU,用于收集核心之间共享资源的相关数据。

PMU暴露的底层处理器指标被称为事件(Events),可分为架构事件(Ar

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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