Arm Neoverse CPU 的云上軟件分析
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作者：Arm 開發(fā)者平臺(tái)部技術(shù)產(chǎn)品總監(jiān) Peter Harris
本文引用地址：http://cafeforensic.com/article/202408/462419.htmArm Neoverse CPU 為云端的工作負(fù)載提供了兼具高性能與高能效的計(jì)算平臺(tái)。通過針對底層硬件進(jìn)行軟件調(diào)優(yōu)，能夠大幅提高應(yīng)用性能。因此，來自硬件的高質(zhì)量性能數(shù)據(jù)，以及用于采集和解析數(shù)據(jù)的性能分析工具必不可少。
Streamline CLI Tools 是一套全新的免費(fèi)命令行工具，可以在運(yùn)行 Linux 的 Arm Neoverse 服務(wù)器上直接對工作負(fù)載進(jìn)行分析。這些工具采用 Arm CPU 自頂向下 (top-down) 的分析方法，僅需很少的用戶配置，即可提供清晰、可操作的性能數(shù)據(jù)。開發(fā)者可以利用這些數(shù)據(jù)，來優(yōu)化應(yīng)用軟件中頻繁使用的功能代碼。
軟件性能
為了便于理解軟件應(yīng)用的性能，可以使用這樣一個(gè)簡單的公式：交付性能 = 利用率 × 效率。在這個(gè)公式中：
“利用率”衡量的是處理器的執(zhí)行能力中有多少比例用于處理指令。
“效率”衡量的是所使用的處理器執(zhí)行能力中有多少比例用于處理有用指令，而非浪費(fèi)在丟棄的推測執(zhí)行指令上。
為了獲得理想的軟件性能，必須構(gòu)建高效的軟件算法，然后在運(yùn)行時(shí)讓處理器的利用率和執(zhí)行效率均達(dá)到較高的水平。
自頂向下的 CPU 分析
在自頂向下的分析方法中，現(xiàn)代 Arm CPU 的處理核心被表示為一個(gè)包含三個(gè)主要階段的抽象模型。
自頂向下的方法定義了最大可用處理能力，即微操作 (micro-op) 發(fā)射槽位的總數(shù)乘以測量窗口中的時(shí)鐘周期數(shù)。這些工具使用 Arm CPU 性能計(jì)數(shù)器來計(jì)算一些指標(biāo)從而可將槽容量對應(yīng)于核心中特定行為。
前端綁定：因指令獲取瓶頸而未使用以致?lián)p失的槽容量百分比。
錯(cuò)誤推測：由于錯(cuò)誤分支預(yù)測或錯(cuò)誤的推測執(zhí)行而損失的槽容量百分比。其中 錯(cuò)誤的推測執(zhí)行會(huì)使 CPU 取消在錯(cuò)誤的控制路徑上發(fā)出的微操作。
后端綁定：由于后端處理或數(shù)據(jù)提取延時(shí)而未使用以致?lián)p失的槽容量百分比。
執(zhí)行完成：為成功完成指令而用到的槽容量百分比。
這四個(gè)基本指標(biāo)是自頂向下分支樹的根節(jié)點(diǎn)，顯示了對高性能軟件非常重要的“利用率”和“效率”的基本指標(biāo)。每個(gè)基本節(jié)點(diǎn)下方還有進(jìn)一步的指標(biāo)層級(jí)，提供了更詳細(xì)的細(xì)分，以便進(jìn)行因果分析。
這種分層方法具有清晰的因果指標(biāo)，便于直觀地發(fā)現(xiàn)和理解軟件中對微架構(gòu)敏感的性能問題。通過這些信息，我們可以根據(jù)具體問題采取特定糾正措施來提高性能。
使用 Streamline CLI Tools 進(jìn)行分析
Streamline CLI Tools 是一套 Arm 原生命令行工具，可完全在服務(wù)器上進(jìn)行性能分析。這個(gè)工作流程生成的總結(jié)性電子表格可以從服務(wù)器下載，以獲得可視化結(jié)果，但批量分析數(shù)據(jù)只能留存在云環(huán)境上。
自頂向下指標(biāo)提供了一種識(shí)別軟件性能問題的系統(tǒng)化方法，但只有當(dāng)指標(biāo)與所運(yùn)行程序中的特定位置相關(guān)聯(lián)時(shí)，才能提供可操作的反饋。我們將在 Streamline CLI Tools 中引入新功能，可對自頂向下指標(biāo)進(jìn)行逐函數(shù)歸因分析。
在下面的示例中，我們分析了在 Arm Neoverse V1 上運(yùn)行的 Arm ASTC 紋理壓縮器。分析結(jié)果顯示 compute_avgs_and_dirs_3_comp_rgb () 函數(shù)是壓縮器中主要的熱點(diǎn)。該函數(shù)的指令執(zhí)行完成率較低，錯(cuò)誤推測水平較高。關(guān)于錯(cuò)誤推測的二級(jí)指標(biāo)表明，有很大比例的分支預(yù)測錯(cuò)誤，并且每千條指令中存在大量分支未命中 (MPKI)。這份易于理解的性能分析報(bào)告，為我們清楚地指明了需要優(yōu)化的環(huán)節(jié)和需要改進(jìn)的地方。
在優(yōu)化此函數(shù)后，我們用 Neon 條件選擇替換了不可預(yù)測的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分支，然后重新進(jìn)行分析。分析結(jié)果顯示，更改后實(shí)現(xiàn)了顯著的 10% 性能提升，并且此函數(shù)的錯(cuò)誤推測指標(biāo)回落到典型的基線水平。任務(wù)圓滿完成。
免費(fèi)獲取 Streamline CLI Tools
你可以通過閱讀教程 [1] ，開始使用 Streamline CLI Tools。使用 wget 可以輕松下載工具并直接安裝到 Arm 服務(wù)器上，或者也可以訪問我們的網(wǎng)站來下載軟件包 [2] 。
歡迎告訴我們你希望在未來版本中看到哪些功能，或者你在使用工具時(shí)遇到的任何問題?？梢酝ㄟ^ Streamline GitHub 報(bào)告問題 [3] ，也可以發(fā)送電子郵件至 performancestudio@arm.com 聯(lián)系產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)。
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