8、性能分析与VTune Amplifier XE使用指南

性能分析与VTune Amplifier XE使用指南

1. CPU流水线分析

CPU流水线主要分为前端(Front End)和后端(Back End),不同部分承担着不同的任务,其性能瓶颈也各有特点。

1.1 前端瓶颈(Front End Bound)

前端负责指令获取、解码为微操作(µops),并将其传递给后端执行。一般来说,当前端瓶颈占比超过30%时,就需要重点关注。
- 指令获取与解码流程
- 通过传统解码器流水线(Legacy Decoder Pipeline ,即MITE)从内存中获取指令,以16字节为块进行操作。
- 利用专用指令缓存(ICache)和TLB(ITLB)减少内存访问开销。现代英特尔处理器为指令和数据分别提供了L1缓存。
- 指令获取后,由一系列解码单元进行解码。每个解码单元每个周期能生成一定数量的µops,如果一条指令生成的µops超过所选解码单元的生成能力,该指令就需要多个周期来解码。解码后的µops会输出到µop队列等待执行。从第二代英特尔酷睿微架构开始,µops还会被添加到解码指令缓存(Decoded ICache,即DSB)中。
- DSB的作用
- DSB以32字节为块缓存指令解码结果,通过指令指针进行索引,但存在一些架构限制,例如在第二代英特尔酷睿微架构中,每个条目最多允许两个分支和19个µops。
- 在调用MITE之前,会根据获取地址在DSB中搜索指令块。如果找到,就跳过获取和解码阶段,直接将µops从DSB缓存传递到µop队列;如果未找到,MITE会进行获取和解码,并尝试将结果添加到缓

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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