Arm Neoverse CPU 的云上软件分析

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作者：Arm 开发者平台部技术产品总监 Peter Harris

为了便于理解软件应用的性能，可以使用这样一个简单的公式：交付性能 = 利用率 × 效率。在这个公式中：

为了获得理想的软件性能，必须构建高效的软件算法，然后在运行时让处理器的利用率和执行效率均达到较高的水平。

在自顶向下的分析方法中，现代 Arm CPU 的处理核心被表示为一个包含三个主要阶段的抽象模型。

自顶向下的方法定义了最大可用处理能力，即微操作 (micro-op) 发射槽位的总数乘以测量窗口中的时钟周期数。这些工具使用 Arm CPU 性能计数器来计算一些指标从而可将槽容量对应于核心中特定行为。

这四个基本指标是自顶向下分支树的根节点，显示了对高性能软件非常重要的“利用率”和“效率”的基本指标。每个基本节点下方还有进一步的指标层级，提供了更详细的细分，以便进行因果分析。

这种分层方法具有清晰的因果指标，便于直观地发现和理解软件中对微架构敏感的性能问题。通过这些信息，我们可以根据具体问题采取特定纠正措施来提高性能。

Streamline CLI Tools 是一套 Arm 原生命令行工具，可完全在服务器上进行性能分析。这个工作流程生成的总结性电子表格可以从服务器下载，以获得可视化结果，但批量分析数据只能留存在云环境上。

自顶向下指标提供了一种识别软件性能问题的系统化方法，但只有当指标与所运行程序中的特定位置相关联时，才能提供可操作的反馈。我们将在 Streamline CLI Tools 中引入新功能，可对自顶向下指标进行逐函数归因分析。

在下面的示例中，我们分析了在 Arm Neoverse V1 上运行的 Arm ASTC 纹理压缩器。分析结果显示 compute_avgs_and_dirs_3_comp_rgb () 函数是压缩器中主要的热点。该函数的指令执行完成率较低，错误推测水平较高。关于错误推测的二级指标表明，有很大比例的分支预测错误，并且每千条指令中存在大量分支未命中 (MPKI)。这份易于理解的性能分析报告，为我们清楚地指明了需要优化的环节和需要改进的地方。

在优化此函数后，我们用 Neon 条件选择替换了不可预测的数据驱动分支，然后重新进行分析。分析结果显示，更改后实现了显著的 10% 性能提升，并且此函数的错误推测指标回落到典型的基线水平。任务圆满完成。

你可以通过阅读教程 ^[1] ，开始使用 Streamline CLI Tools。使用 wget 可以轻松下载工具并直接安装到 Arm 服务器上，或者也可以访问我们的网站来下载软件包 ^[2] 。

欢迎告诉我们你希望在未来版本中看到哪些功能，或者你在使用工具时遇到的任何问题。可以通过 Streamline GitHub 报告问题 ^[3] ，也可以发送电子邮件至 performancestudio@arm.com 联系产品团队。

* 本文为 Arm 原创文章，转载请留言联系获得授权并注明出处。