目录
一、概述
对应于
lecture-1-matrix-multiply-a-case-study
lecture-4-computer-architecture-and-performance-engineering
二、perf
- ‐e r[UMask:EventSelect]
- -e cpu/event=0x0e,umask=0x01,inv,cmask=0x01/
2.2 perf stat
用于查看程序整体性能，
Usage: perf stat [<options>] [<command>]
- -e, --event <event> event selector. use 'perf list' to list available events
- -p, --pid <pid> stat events on existing process id
- -t, --tid <tid> stat events on existing thread id
- -d, --detailed detailed run - start a lot of events
- -r N, --repeat <n> repeat command and print average + stddev (max: 100, forever: 0)
2.3 perf top
实时显示系统 / 进程的性能统计信息
- -e/-p/-t
- -C, --cpu <cpu> list of cpus to monitor
- -c, --count <n> event period to sample
- -E, --entries <n> display this many functions
- -d, --delay <n> number of seconds to delay between refreshes
- -k, --vmlinux <file> vmlinux pathname
- -K, --hide_kernel_symbols hide kernel symbols
- -U, --hide_user_symbols hide user symbols
2.4 perf annotate
指令级分析
2.5 perf record
记录一段时间内系统 / 进程的性能事件
Usage: perf record [<options>] [<command>]
- -e/-p/-t/-c
- -g enables call-graph recording
- -o, --output <file> output file name
- -u, --uid <user> user to profile
2.6 perf report
读取 perf record 生成的 perf.data 文件，并显示分析数据
perf report [-i <file> | --input=file]
- -d, --dsos <dso[,dso...]> only consider symbols in these dsos
- -i, --input <file> input file name
- -v, --verbose be more verbose (show symbol address, etc)
- -n, --show-nr-samples Show a column with the number of samples
- -S, --symbols <symbol[,symbol...]> only consider these symbols
- -U, --hide-unresolved Only display entries resolved to a symbol
三、intel vtune
内容较多，参见Performance Engineering of Software Systems (四) ——工具使用之二
四、case study——矩阵乘法
一个比较经典的程序优化，在很多课程都提到，本文程序对应于公开课 prj0，可以按照说明的文档运行。矩阵相乘核心逻辑：
int matrix_multiply_run(const matrix* A, const matrix* B, matrix* C)
{
int i, j, k;
for (i = 0; i < A->rows; i++) {
for (j = 0; j < B->cols; j++) {
for (k = 0; k < A->cols; k++) {
C->values[i][j] += A->values[i][k] * B->values[k][j];
}
}
}
return 0;
}优化级别-o0(原始程序make DEBUG=1)，先用perf stat找下hotspot
Performance counter stats for './matrix_multiply':
12173.825981 task-clock (msec) # 1.000 CPUs utilized
32 context-switches # 0.003 K/sec
0 cpu-migrations # 0.000 K/sec
3,131 page-faults # 0.257 K/sec
29,771,471,841 cycles # 2.446 GHz
15,720,682,522 stalled-cycles-frontend # 52.80% frontend cycles idle
55,116,192,335 instructions # 1.85 insn per cycle
# 0.29 stalled cycles per insn
1,015,253,855 branches # 83.396 M/sec
1,192,398 branch-misses # 0.12% of all branches
12.174698897 seconds time elapsed程序运行时间12.17s，IPC=1.85，看起来不是内存的问题，显示hotspot在 stalled-cycles-frontend 52.80%这个结果和IPC结果一致。我们知道frontend bound的原因是可能在IF(L1 icache miss， iTLB miss)，也可能是branch miss或者译码慢，上图显示branch-misses 为0.12%显然不是原因，那看下icache miss情况
perf stat -e iTLB-loads-misses,iTLB-loads -e L1-icache-loads-misses,instructions ./matrix_multiply
Elapsed execution time: 12.198415 sec
Performance counter stats for './matrix_multiply':
28,394 iTLB-loads-misses # 595.26% of all iTLB cache hits
4,770 iTLB-loads
208,254 L1-icache-loads-misses
55,115,704,337 instructions
12.221857999 seconds time elapsedTIPS:我用的 E5-2640 基于IvyBridge，perflist中没有L1-icache-loads,我搜到【3】这个课程(一些notes很不错)，在它的一次作业中http://web.eece.maine.edu/~vweaver/classes/ece571_2014f/ece571_hw4.pdf我发现：
(a) Measure and report the L1 instruction cache miss rate.
Use instructions:u and L1-icache-load-misses:u for the events.
他们用的机器是SandyBridge，好像也没有L1-icache-loads，作业中针对icache miss测量有一个问题写到：
For the L1-icache-misses event, the Linux kernel uses ICACHE:MISSES while PAPI uses L2_TRANS:CODE_RD Look at the intel vol3b developer manual. Look at the descriptions for these two events. Do these match the behavior you’d expect with L1-icache-misses? Do you think you get the same results using these two events?
我也不清楚有什么区别，既然他们用instructions这个代替L1-icache-loads，那我也姑且这么用吧，这里记录一下后续挖掘一下。没办法，性能调优的时候遇到问题总得找个说服自己的理由。按照这种测量方式icache miss很低
至于上述iTLB-loads-misses比iTLB-loads还大，我也不知道如何分析这个结果。
那么接下来如何分析呢？毕竟有一个指标无法解释，我先看了一下哪个语句耗时比较多(perf record + perf annotate)：
: C->values[i][j] += A->values[i][k] * B->values[k][j];
0.12 : 400ec6: mov -0x28(%rbp),%rax
0.01 : 400eca: mov 0x8(%rax),%rax
8.09 : 400ece: mov -0x4(%rbp),%edx
1.06 : 400ed1: movslq %edx,%rdx
0.16 : 400ed4: shl $0x3,%rdx
0.01 : 400ed8: add %rdx,%rax
6.04 : 400edb: mov (%rax),%rax
0.66 : 400ede: mov -0x8(%rbp),%edx
0.19 : 400ee1: movslq %edx,%rdx
0.00 : 400ee4: shl $0x2,%rdx
5.56 : 400ee8: add %rax,%rdx
0.66 : 400eeb: mov -0x28(%rbp),%rax
0.09 : 400eef: mov 0x8(%rax),%rax
0.00 : 400ef3: mov -0x4(%rbp),%ecx
5.19 : 400ef6: movslq %ecx,%rcx
0.79 : 400ef9: shl $0x3,%rcx
0.13 : 400efd: add %rcx,%rax
0.03 : 400f00: mov (%rax),%rax
5.44 : 400f03: mov -0x8(%rbp),%ecx
0.81 : 400f06: movslq %ecx,%rcx
0.12 : 400f09: shl $0x2,%rcx
0.01 : 400f0d: add %rcx,%rax
9.66 : 400f10: mov (%rax),%ecx
0.62 : 400f12: mov -0x18(%rbp),%rax
0.01 : 400f16: mov 0x8(%rax),%rax
0.00 : 400f1a: mov -0x4(%rbp),%esi
6.68 : 400f1d: movslq %esi,%rsi
0.29 : 400f20: shl $0x3,%rsi
0.01 : 400f24: add %rsi,%rax
0.00 : 400f27: mov (%rax),%rax
6.04 : 400f2a: mov -0xc(%rbp),%esi
0.16 : 400f2d: movslq %esi,%rsi
0.00 : 400f30: shl $0x2,%rsi
0.01 : 400f34: add %rsi,%rax
6.20 : 400f37: mov (%rax),%esi
0.21 : 400f39: mov -0x20(%rbp),%rax
0.00 : 400f3d: mov 0x8(%rax),%rax
0.00 : 400f41: mov -0xc(%rbp),%edi
7.17 : 400f44: movslq %edi,%rdi
0.21 : 400f47: shl $0x3,%rdi
0.00 : 400f4b: add %rdi,%rax
0.03 : 400f4e: mov (%rax),%rax
6.11 : 400f51: mov -0x8(%rbp),%edi
0.09 : 400f54: movslq %edi,%rdi
0.00 : 400f57: shl $0x2,%rdi
0.03 : 400f5b: add %rdi,%rax
7.87 : 400f5e: mov (%rax),%eax
2.54 : 400f60: imul %esi,%eax
1.83 : 400f63: add %ecx,%eax
2.05 : 400f65: mov %eax,(%rdx)由于是o0，翻译的代码很原始，也和我们所料 C->values[i][j] += A->values[i][k] * B->values[k][j];这句代码占了很大一部分，上述代码分别计算 C->values[i][j] A->values[i][k] B->values[k][j] 并将他们加起来。另外就是这个C语句看到翻译的指令数非常多，比较耗时的指令有一些符号扩展的汇编指令，我们可以通过将循环变量i,j,k改成unsigned long避免。这样修改完成后再看一下：
[root@localhost matrix_multiply]# perf stat ./matrix_multiply
Performance counter stats for './matrix_multiply':
11991.752951 task-clock (msec) # 1.000 CPUs utilized
33 context-switches # 0.003 K/sec
0 cpu-migrations # 0.000 K/sec
3,131 page-faults # 0.261 K/sec
28,623,436,554 cycles # 2.387 GHz
16,565,912,968 stalled-cycles-frontend # 57.88% frontend cycles idle
48,117,925,442 instructions # 1.68 insn per cycle
# 0.34 stalled cycles per insn
1,015,235,495 branches # 84.661 M/sec
1,191,762 branch-misses # 0.12% of all branches
11.993037012 seconds time elapsed运行时间只有小幅降低，stalled-cycles-frontend还有所升高，这时候再看一下汇编代码：
: C->values[i][j] += A->values[i][k] * B->values[k][j];
11.01 : 400ecd: mov 0x8(%rax),%rax
7.04 : 400eea: mov -0x38(%rbp),%rax
10.59 : 400f15: mov -0x8(%rbp),%rsi
8.19 : 400f30: mov -0x30(%rbp),%rax
6.19 : 400f40: add %rdi,%rax
6.50 : 400f4e: add %rdi,%rax
4.18 : 400f51: mov (%rax),%eax
2.50 : 400f53: imul %esi,%eax
2.07 : 400f56: add %ecx,%eax
3.32 : 400f58: mov %eax,(%rdx)只把耗时多的列出来了，可以看见从栈中取数据的指令消耗的较多的时间(A,B,C矩阵地址和i,j,k),明明问题显示frontend bound，为什么耗时的指令会表现在访问内存呢？
【2】中是对一个循环的分析和我们的情况比较类似，它也是看到了stalled-cycles-frontend很高，但是影响frontend的那些指标测量出来都不高(文中没有给出这些指标的结果，不知道和我这里情况相比如何)。作者先是分析了stalled-cycles-frontend的来源，通过：
more /sys/devices/cpu/events/stalled-cycles-frontend
event=0x0e,umask=0x01,inv,cmask=0x01
再通过intel手册3B 19.7
确认是UOPS_ISSUED.ANY这个指标，接下来作者通过自己的hack，测量了导致stall的指标，发现RESOURCE_STALLS.ANY计数和UOPS_ISSUED.ANY很接近，而resouce stall可以通过下图的事件进一步测量：
作者发现RESOURCE_STALLS.RS和RESOURCE_STALLS.ANY计数接近，说明导致stalled-cycles-frontend正是RESOURCE_STALLS.RS
最终作者的结论是：
可以发现在-O0编译条件下，CPU stall的原因仍然是由于Reservation Station没有可用资源导致的。
但是这个RS没有资源明明是endfront bound啊，是perf给错了原因了吗？
我们的矩阵乘法测量RESOURCE_STALLS.ANY和UOPS_ISSUED.ANY是相似的，但是去测量RS,SB,ROB都和RESOURCE_STALLS.ANY的值相差很远。
Performance counter stats for './matrix_multiply':
16,339,747,905 cpu/event=0x0e,umask=0x01,inv,cmask=0x01/
16,169,392,859 cpu/event=0xa2,umask=0x01/
1,567,045,235 cpu/event=0xa2,umask=0x04/
18,976,264 cpu/event=0xa2,umask=0x08/
2,876,878 cpu/event=0xa2,umask=0x10/
11.611535574 seconds time elapsed可以看到perf指示的stalled-cycles-frontend和RESOURCE_STALLS.ANY是接近的，但是按照手册测量其他resource stall完全不能反映stall的resource在哪？事情到这再次陷入难以自圆其说的地步。
我们用vtune试一下，看一下intel自家的产品怎么样：
vtune根据自顶向下的方法将所有的指标都给出了，并将需要调优的标红，vtune指出瓶颈在back-end bound，我们先不去管它，看具体的指标，DTLB Overhead和Cycles of 0 Ports Utilized。前面说到Cycles of 0 Ports Utilized 一段时间内，所有port一个uops也不执行，可以由编译器动态调度提高指令并行性，我们试着将gcc优化等级由o0调整为o3。
程序运行时间降低为9.7s，性能得到提高
再看，此时Cycles of 1 Ports Utilized和L1 Bound中的DTLB_overhead，说明有L1 dcahe miss，我们回来看下perf统计
perf stat -e cycles,instructions -e L1-dcache-load-misses,L1-dcache-loads ./matrix_multiply
Performance counter stats for './matrix_multiply':
23,144,046,051 cycles (50.00%)
10,086,518,752 instructions # 0.44 insn per cycle
1,322,477,777 L1-dcache-load-misses # 32.84% of all L1-dcache hits
4,027,373,682 L1-dcache-loads (75.00%)
9.553961833 seconds time elapsed同之前相比一个重要的指标instruction数量从55,116,192,335降低为10,086,518,752，指令数降低了86.7%，这说明编译器为我们做了很有效的工作！事实上，现代处理器优化能力非常强，我们优化是信任编译器，尽量将代码写成使编译器能产生高效的代码形式，配合编译器的工作。
编译器优化后，可以看到IPC=0.44，这说明存在backend bound，一般就是memory bound（因为高优化级别下编译器提高了ILP,消除core bound，vtune统计也可以看到），在上图中，perf终于提供了没有令人困惑的数据——32.85% L1 dcache miss，这和lecture-4-computer-architecture-and-performance-engineering中的演示结果也是一样的，也和我们通过IPC分析是一致的。那么这个dcache miss如何解决呢我们分析下矩阵乘法的步骤，矩阵相乘A x B是用A每一个行向量i，乘以B中每一个列向量j，得到矩阵C中i行j列的元素C(i, j),知道了执行步骤，再来分析一下内存，本文矩阵存储类似于二维数组，因此A按行存/取是满足了空间局部性的，而B，C都是按列存取的，我们的矩阵元素是int，1024x1024的，那么如果按照列来存取的话，每次都会跳4K大小——刚好是一个页面大小，那么出现DTLB overhead就不足为奇了。那么如何改进呢，我们看一下代码，由于我们的数组的随机存储的，因此我们没有必要按照矩阵乘法的规则操作，在三趟循环中，只要保证每个矩阵都是按先行后列来依次访问，就能得到比较好的空间局部性，怎么修改呢？只要将循环中j和k所在的行互换就可以了，我们来验证一下这个想法。
修改后先用perf看一下：
perf stat -e cycles,instructions -e L1-dcache-load-misses,L1-dcache-loads ./matrix_multiply
3,113,446,879 cycles
8,046,096,783 instructions # 2.58 insn per cycle
64,013,257 L1-dcache-load-misses # 1.59% of all L1-dcache hits (75.02%)
4,020,120,092 L1-dcache-loads (74.96%)
1.414174745 seconds time elapsed执行时间1.41s，L1 dcache miss 也降为1.59%。再附一张此时的vtune的统计：
可以看到前面的指标都消除了，上面依然提示Core Bound，还又没有解决方法呢，我们先试着使用循环展开：
for (i = 0; i < A->rows; i++) {
for (k = 0; k < A->cols; k++) {
for (j = 0; j < B->cols; j+=j+4) {
C->values[i][j] += A->values[i][k] * B->values[k][j];
C->values[i][j + 1] += A->values[i][k] * B->values[k][j + 1];
C->values[i][j + 2] += A->values[i][k] * B->values[k][j + 2];
C->values[i][j + 3] += A->values[i][k] * B->values[k][j + 3];
}
}
} Performance counter stats for './matrix_multiply':
878.638267 task-clock (msec) # 0.999 CPUs utilized
6 context-switches # 0.007 K/sec
1 cpu-migrations # 0.001 K/sec
3,129 page-faults # 0.004 M/sec
1,858,778,119 cycles # 2.116 GHz
353,663,839 stalled-cycles-frontend # 19.03% frontend cycles idle
4,547,721,126 instructions # 2.45 insn per cycle
# 0.08 stalled cycles per insn
256,831,666 branches # 292.306 M/sec
1,034,929 branch-misses # 0.40% of all branches
0.879095850 seconds time elapsed当然还有SIMD等优化方式，这里先不展开了。
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