性能分析Neoverse N1核心使用硬件PMU事件。
手臂Neoverse生态系统大幅增长与许多部门硬件和软件合作伙伴开发应用程序和基于Arm的云实例上移植他们的工作负载。与基于Neoverse N1的系统变得普及,许多实际工作负载显示竞争非常激烈的性能和遗留系统相比,节省大量成本。最近的一些例子包括:h .视频编码,memcached, Elasticsearch, NGINX和更多。
最大化他们的执行性能,开发人员使用性能分析和工作负载表征技术研究应用的性能特征。服务器类系统支持广泛的性能监测技术测量负载效率,评价theirresource需求,并跟踪资源利用率。这些测量也有用的优化软件和硬件和帮助指导今后的系统设计要求。
手臂Neoverse微架构开发高性能和功率效率。因此,性能监控我们的哲学可能略有不同,从软件开发人员用于分析系统基于其他架构。本文概述了负载特性的方法使用上的性能监控装置(PMU)功能Neoverse N1 CPU来识别和消除性能瓶颈。目标受众是软件开发人员和软件优化性能分析师工作,调优,和发展。
本文的内容分为四个章节:第一章介绍了硬件PMU Neoverse N1 PMU最相关事件的列表工作负载特性。第二章提出了一种负载特征方法使用Neoverse N1核心PMU事件。第三章说明了Linux性能工具可以用来收集Neoverse N1 PMU的事件。最后一章展示了负荷特性和热点分析一个例子的案例研究。
由朱马纳Mundichipparakkal, Krishnendra Nathella,坦维尔•艾哈迈德汗
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