简介

运行说明

pcm 监控结果可以分为核心、socket 和系统三部分。在核心监控部分,结果包括如下内容:

• EXEC

• IPC:每 CPU 周期指令数

• FREQ:普通CPU频率系数

• AFREQ:激活状态普通CPU频率系数

• L3MISS:L3(读)缓存miss

• L2MISS:L2(读)缓存miss

• L3HIT:L3(读)缓存命中率(0.00-1.00)

• L2HIT:L2(读)缓存命中率(0.00-1.00)

• L3MPI:每周期L3(读)缓存miss数

• L2MPI:每周期L2(读)缓存miss数

• L3OCC:L3占用比率

• TEMP:温度

• energy:

此外,在核心端还提供了每个核心C-Stat状态(C0-C6)等。

在socket端,监控结果中提供了UPI带宽/利用率,和内存读写大小相关内容,包括:

• READ:从主内存控制器读取字节数

• WRITE:从主内存控制器写入字节数

• LOCAL:本地内存读取百分比

• PMM RD:从 PMM 内存读取字节数

• PMM WR:从 PMM 内存写入字节数

运行分析

整体运行流程

下面介绍函数整体运行流程。按照INTEL性能分析流程,需要首先在事件选择寄存器中定义监控事件,随后读取监控寄存器值进行取样。为了解pcm.x运行过程中监控事件,首先查找其对监控事件定义函数。

缓存事件定义

在 pcm.cpp 中,main函数执行时会首先分析命令行中输入参数,随后对相应参数进行设置,随后在1275 行处,调用如下函数对监控事件进行了编写。

    // program() creates common semaphore for the singleton, so ideally to be called before any other references to PCM
PCM::ErrorCode status = m->program();

其中 program() 方法的定义格式为

ErrorCode program(
const ProgramMode mode_ = DEFAULT_EVENTS,
const void *parameter_ = NULL); // program counters and start counting

在此函数中,参数 mode_ 类型为枚举类型 ProgramMode,其选择包括 DEFAULT_EVENTS,CUSTOM_CORE_EVENTS,EXT_CUSTOM_CORE_EVENTS 和 INVALID_MODE 四种。当没有输入参数时,program() 将采用默认参数 DEFAULT_EVENTS 进行调用。查看代码中对应此模块的监控事件及掩码定义为

switch (cpu_model)
{
case SKL:
case SKX:
case KBL:
assert(useSkylakeEvents());
coreEventDesc[0].event_number = SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_MISS_EVTNR;
coreEventDesc[0].umask_value = SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_MISS_UMASK;
coreEventDesc[1].event_number = SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_HIT_EVTNR;
coreEventDesc[1].umask_value = SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_HIT_UMASK;
coreEventDesc[2].event_number = SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L2_MISS_EVTNR;
coreEventDesc[2].umask_value = SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L2_MISS_UMASK;
coreEventDesc[3].event_number = SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L2_HIT_EVTNR;
coreEventDesc[3].umask_value = SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L2_HIT_UMASK;

其中 SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_MISS_EVTNR 与 SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_MISS_UMASK 等都为宏变量,通过查找Intel手册查找对应的监控事件为

| 事件 | 事件编号 | 掩码 | 掩码编号 | 说明 |

| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |

| SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_MISS_EVTNR | 0xD1 | SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_MISS_UMASK | 0x20 | Counts retired load instructions with at least one uop that missed in the L3 cache. |

| SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_HIT_EVTNR | 0xD1 | SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L3_HIT_UMASK | 0x04 | Counts retired load instructions with at least one uop that hit in the L3 cache. |

| SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L2_MISS_EVTNR | 0xD1 | SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L2_MISS_UMASK | 0x10 | Retired load instructions missed L2 cache as data sources. |

| SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L2_HIT_EVTNR | 0xD1 | SKL_MEM_LOAD_RETIRED_L2_HIT_UMASK | 0x02 | Retired load instructions with L2 cache hits as data sources. |

通过使用核心中四个通用函数寄存器以上事件的监控,即可获得对应时间监控结果。

缓存事件输出

在了解定义监控事件后,跳过中间监控过程分析,首先分析对监控事件结果的分析,了解最终输出使用的结果变量。在 pcm.x 中,结果输出位于第 1366 行,包括 csv 格式和命令行格式输出。

        if (csv_output)
print_csv(m, cstates1, cstates2, sktstate1, sktstate2, ycores, sstate1, sstate2, cpu_model, show_core_output, show_partial_core_output, show_socket_output, show_system_output);
else
print_output(m, cstates1, cstates2, sktstate1, sktstate2, ycores, sstate1, sstate2, cpu_model, show_core_output, show_partial_core_output, show_socket_output, show_system_output);

下面主要查看非 csv 格式输出时对应结果。在输出过程中,所有核心结果显示在下列代码中

    if (show_core_output)
{
for (uint32 i = 0; i < m->getNumCores(); ++i)
{
if (m->isCoreOnline(i) == false || (show_partial_core_output && ycores.test(i) == false))
continue;
if (cpu_model == PCM::KNL)
cout << setfill(' ') << internal << setw(5) << i
<< setw(5) << m->getTileId(i) << setw(5) << m->getCoreId(i)
<< setw(7) << m->getThreadId(i);
else
cout << " " << setw(3) << i << " " << setw(2) << m->getSocketId(i);
print_basic_metrics(m, cstates1[i], cstates2[i]);
print_other_metrics(m, cstates1[i], cstates2[i]);
}
}

其中包含了 print_basic_metrics()print_other_metrics() 两个不同过程,分别对缓存命中率相关指标,缓存占用和内存带宽等指标进行了监控。在基本指标中,缓存事件结果输出对应代码如下

template <class State>
void print_basic_metrics(const PCM * m, const State & state1, const State & state2)
{
cout << " " << getExecUsage(state1, state2) <<
" " << getIPC(state1, state2) <<
" " << getRelativeFrequency(state1, state2);
if (m->isActiveRelativeFrequencyAvailable())
cout << " " << getActiveRelativeFrequency(state1, state2);
if (m->isL3CacheMissesAvailable())
cout << " " << unit_format(getL3CacheMisses(state1, state2));
if (m->isL2CacheMissesAvailable())
cout << " " << unit_format(getL2CacheMisses(state1, state2));
if (m->isL3CacheHitRatioAvailable())
cout << " " << getL3CacheHitRatio(state1, state2);
if (m->isL2CacheHitRatioAvailable())
cout << " " << getL2CacheHitRatio(state1, state2);
if (m->isL3CacheMissesAvailable())
cout << " " << double(getL3CacheMisses(state1, state2)) / getInstructionsRetired(state1, state2);
if (m->isL2CacheMissesAvailable())
cout << " " << double(getL2CacheMisses(state1, state2)) / getInstructionsRetired(state1, state2);
}

可以看到,L2/L3 Miss 与命中率等指标都在函数 getL3CacheMisses() 和 getL3CacheHitRatio() 等过程中计算。进一步查看对应代码

template <class CounterStateType>
uint64 getL3CacheMisses(const CounterStateType &before,
const CounterStateType &after)
{
if (!PCM::getInstance()->isL3CacheMissesAvailable())
return 0;
return after.L3Miss - before.L3Miss;
}

可以了解到,在函数中输入的 before 和 after 分别代表前后两步的监控结果,而 L3Miss 则为监控结果。对应的在计算缓存命中率时,对应的函数过程为

template <class CounterStateType>
double getL3CacheHitRatio(const CounterStateType &before,
const CounterStateType &after) // 0.0 - 1.0
{
if (!PCM::getInstance()->isL3CacheHitRatioAvailable())
return 0;
const auto hits = getL3CacheHits(before, after);
const auto misses = getL3CacheMisses(before, after);
return double(hits) / double(hits + misses);
}

其中计算缓存命中公式为 hits/(hits + misses) ,而命中事件又由两部分组成,分别为

template <class CounterStateType>
uint64 getL3CacheHits(const CounterStateType &before,
const CounterStateType &after)
{
if (!PCM::getInstance()->isL3CacheHitsAvailable())
return 0;
return getL3CacheHitsSnoop(before, after) +
getL3CacheHitsNoSnoop(before, after);
}

getL3CacheHitsSnoop()getL3CacheHitsNoSnoop() 中分别调用 after.SKLL3Hit 和 after.L3UnsharedHit 进行计算。

缓存事件监控

在定义监控事件后,下一步就是读取对应监控寄存器结果,并按照对应定义计算结果。在 pcm.x 监控过程中,使用如下代码实现事件监控功能。

   m->getAllCounterStates(sstate1, sktstate1, cstates1);

但是在整个函数运行过程中,并没有找到对应变量 before.L3Miss 或 after.SKLL3Hit/after.L3UnsharedHit 等的赋值过程。

从头查看三个相关属性的定义,在头文件 cpucounters.h 中可以看到,相关变量采用的是联合体进行定义

  union  {
uint64 L3Miss;
uint64 Event0;
uint64 ArchLLCMiss;
};
union {
uint64 L3UnsharedHit;
uint64 Event1;
uint64 ArchLLCRef;
uint64 SKLL3Hit;
};
union {
uint64 L2HitM;
uint64 Event2;
uint64 SKLL2Miss;
};
union {
uint64 L2Hit;
uint64 Event3;
};

所谓联合体定义就是花括号内所有变量起始地址都完全相同,即在同一块内存地址区域内使用了多个变量名。从这就可以看出,在缓存监控中使用的四个事件监控寄存器对应变量分别为

• PCM0:L3Miss

• PCM1:L3UnsharedHit

• PCM2:L2HitM

• PCM3:L2Hit

对应计算不同层级缓存Miss和命中率公式为

• L3 Cache Miss = L3Miss

• L2 Cache Miss = L2HitM + L3UnsharedHit + L3Miss

• L3 Cache Hits = L3UnsharedHit + L2HitM

• L2 Cache Hits = L2Hit

• L3 Cache Hit Ratio = L3 Cache Hit /(L3 Cache Miss + L3 Cache Hits)

• L2 Cache Hit Ratio = L2 Cache Hit /(L2 Cache Miss + L2 Cache Hits)

通过以上公式,即可计算出对应 L2 和 L3 缓存对应 Miss 和命中率大小。

总结

本文对 pcm.x 代码运行过程进行了分析,考察了对缓存进行监控时需要采用事件和掩码编号,最后对结果输出过程中,缓存命中率计算公式进行了分析。

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