使用 Intel 的 PMU 库来分析缓存命中/未命中的数量答案

【问题标题】：Using Intel's PMU library to profile the number of cache hits/misses使用 Intel 的 PMU 库来分析缓存命中/未命中的数量
【发布时间】：2014-12-02 08:43:07
【问题描述】：

是否可以使用英特尔的 PMU 库来计算 C 程序中特定 sn-p 代码的缓存命中/未命中次数？计数似乎被系统上运行的其他应用程序污染了。

该库是否支持单独隔离对应于特定代码 sn-p 的缓存统计信息（即，不受系统上运行的其他应用程序的干扰）？

这是我一直在测试的代码的 sn-p

SystemCounterState before = getSystemCounterState();

SystemCounterState after = getSystemCounterState();

cout << "===========================================================" << endl;
cout << "Instructions per Clock: " << getIPC(before, after) <<
    "\nL2 cache hits: " << getL2CacheHits(before, after) <<
    "\nL2 cache misses: " << getL2CacheMisses(before, after) <<
    "\nL2 cache hit ratio: " << getL2CacheHitRatio(before, after) <<
    "\nL3 cache hits: " << getL3CacheHits(before, after) <<
    "\nL3 cache misses: " << getL3CacheMisses(before, after) <<
    "\nL3 cache hit ratio: " << getL3CacheHitRatio(before, after) <<
    "\nWasted cycles caused by L3 misses: " << getCyclesLostDueL3CacheMisses(before, after) <<
    "\nBytes read from DRAM: " << getBytesReadFromMC(before, after) << endl;
cout << "===========================================================" << endl;

这些是我得到的统计数据（请注意，虽然我不进行任何计算，但缓存命中/未命中计数很高）：

===========================================================
Instructions per Clock: 0.410805
L2 cache hits: 2677
L2 cache misses: 2658
L2 cache hit ratio: 0.501781
L3 cache hits: 2151
L3 cache misses: 507
L3 cache hit ratio: 0.809255
Wasted cycles caused by L3 misses: 0.0242752
Bytes read from DRAM: 514048
===========================================================

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： c++ performance caching intel

【解决方案1】：

仅仅打印“Printing no calculation at all”实际上就是在进行计算。

您正在调用 C++ 例程“cout”，这会导致执行相当多的代码。如果你想看这个，编译这个程序：

#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int i;

    i = 1;
    cout << "Hello World" << endl;
    i = 2;
}

使用 gdb，在 cout 上设置断点，然后执行“stepi”命令。您将看到执行“cout”时执行了多少条指令。

所有这些指令都执行访问内存的指令本身和指令使用的数据，这可能导致相当多的缓存未命中。

您可能想尝试抓取计数器而不进行任何打印。

【讨论】：

当然。当然。对困惑感到抱歉。我也尝试过不使用“cout”部分，但缓存统计数据仍然不为零。刚刚粘贴了错误的代码迭代。上面已经编辑过了。
您好，您看到的计数可能是由于性能监控代码本身的执行，因为代码和数据不在缓存中。尝试执行两次之前和之后的代码。