performance - `perf annotate` 内存加载/存储时间报告不一致

标签 performance assembly x86-64 perf micro-optimization

我很难解读英特尔性能事件报告。

考虑以下主要读取/写入内存的简单程序:

#include <stdint.h>
#include <stdio.h>

volatile uint32_t a;
volatile uint32_t b;

int main() {
  printf("&a=%p\n&b=%p\n", &a, &b);
  for(size_t i = 0; i < 1000000000LL; i++) {
    a ^= (uint32_t) i;
    b += (uint32_t) i;
    b ^= a;
  }
  return 0;
}

我用gcc -O2编译它并在perf下运行:

# gcc -g -O2 a.c
# perf stat -a ./a.out
&a=0x55a4bcf5f038
&b=0x55a4bcf5f034

 Performance counter stats for 'system wide':

         32,646.97 msec cpu-clock                 #   15.974 CPUs utilized
               374      context-switches          #    0.011 K/sec
                 1      cpu-migrations            #    0.000 K/sec
                 1      page-faults               #    0.000 K/sec
    10,176,974,023      cycles                    #    0.312 GHz
    13,010,322,410      instructions              #    1.28  insn per cycle
     1,002,214,919      branches                  #   30.699 M/sec
           123,960      branch-misses             #    0.01% of all branches

       2.043727462 seconds time elapsed
# perf record -a ./a.out
&a=0x5589cc1fd038
&b=0x5589cc1fd034
[ perf record: Woken up 3 times to write data ]
[ perf record: Captured and wrote 0.997 MB perf.data (9269 samples) ]
# perf annotate

perf annotate 的结果(由我注释内存加载/存储):

Percent│      for(size_t i = 0; i < 1000000000LL; i ++) {
       │      xor    %eax,%eax
       │      nop
       │            a ^= (uint32_t) i;
       │28:   mov    a,%edx                             // 32-bit load
       │      xor    %eax,%edx
  9.74 │      mov    %edx,a                             // 32-bit store
       │            b += (uint32_t) i;
 12.12 │      mov    b,%edx                             // 32-bit load
  8.79 │      add    %eax,%edx
       │      for(size_t i = 0; i < 1000000000LL; i ++) {
       │      add    $0x1,%rax
       │            b += (uint32_t) i;
 18.69 │      mov    %edx,b                             // 32-bit store
       │            b ^= a;
  0.04 │      mov    a,%ecx                             // 32-bit load
 22.39 │      mov    b,%edx                             // 32-bit load
  8.92 │      xor    %ecx,%edx
 19.31 │      mov    %edx,b                             // 32-bit store
       │      for(size_t i = 0; i < 1000000000LL; i ++) {
       │      cmp    $0x3b9aca00,%rax
       │    ↑ jne    28
       │      }
       │      return 0;
       │    }
       │      xor    %eax,%eax
       │      add    $0x8,%rsp
       │    ← retq

我的观察:

  • 从 1.28 insn 每周期我得出结论,该程序主要受内存限制。
  • ab 似乎位于同一缓存行中,彼此相邻。

我的问题:

  • 对于各种内存加载和存储,CPU 时间不应该更加一致吗?
  • 为什么第一次内存加载 (mov a,%edx) 的 CPU 时间为零?
  • 为什么第三次加载 mov a,%ecx 的时间是 0.04%,而紧邻的一个 mov b,%edx 的时间是 22.39%?<
  • 为什么有些指令需要 0 时间?该循环由 14 条指令组成,因此每条指令必须贡献一些可观察的时间。

注释:

操作系统:Linux 4.19.0-amd64,CPU:Intel Core i9-9900K,100%空闲系统(也在i7-7700上测试,结果相同)。

最佳答案

不完全是“内存”限制,而是存储转发延迟的限制。 i9-9900K 和 i7-7700 每个核心的微架构完全相同,因此这并不奇怪:P https://en.wikichip.org/wiki/intel/microarchitectures/coffee_lake#Key_changes_from_Kaby_Lake 。 (除了可能改进硬件缓解 Meltdown 的方法,以及可能修复循环缓冲区 (LSD) 之外。)

请记住,当性能事件计数器溢出并触发样本时,无序超标量 CPU 必须准确选择一条正在运行的指令来“归咎”此周期事件。通常,这是 ROB 中最旧的未退役指令,或之后的指令。对非常小规模的cycles事件样本保持高度怀疑。

Perf 永远不会责怪产生结果缓慢的负载,通常是正在等待它的指令。 (在本例中为xoradd)。在这里,有时存储会消耗该异或的结果。这些不是缓存未命中加载;而是缓存未命中加载。 Skylake 上的存储转发延迟仅为大约 3 到 5 个周期(可变,如果您不尽快尝试的话会更短: Loop with function call faster than an empty loop ),因此您确实每 3 到 5 个周期完成大约 2 个负载。

内存中有两个依赖链

  • 最长的一个涉及 b 的两个 RMW。这是两倍长,并且将成为循环的整体瓶颈。
  • 另一个涉及 a 的一个 RMW(每次迭代都有一次额外的读取,这可能与下一个 a ^= i; 的一部分的读取并行发生) .

i 的 dep 链仅涉及寄存器,并且可以远远领先于其他链;毫不奇怪,add $0x1,%rax 没有计数。它的执行成本完全隐藏在等待加载的阴影中。

我有点惊讶 mov %edx,a 的计数很高。也许有时必须等待涉及 b 的旧存储 uops 在 CPU 的单个存储数据端口上运行。 (Uops按照最旧的就绪优先调度到端口。How are x86 uops scheduled, exactly?)

Uops 在之前的所有 uops 都执行完毕之前无法退出,因此它可能只是从循环底部的存储中获得一些偏差。 Uops 以 4 组为一组退出,因此如果 mov %edx,b 确实退出,则已执行的 cmp/jcc、a 的 mov 负载以及 >xor %eax,%edx 可以随之退出。这些不是等待 b 的 dep 链的一部分,因此每当 b 商店准备退出时,它们总是坐在 ROB 中等待退出。 (这是关于 mov %edx,a 如何获取计数的猜测,尽管不是真正瓶颈的一部分。)

存储地址微指令应该全部运行在循环之前,因为它们不必等待先前的迭代:RIP 相对寻址1 立即准备就绪。它们可以在端口 7 上运行,或者与端口 2 或 3 的负载竞争。对于负载也是如此:它们可以立即执行并检测它们正在等待的存储,负载缓冲区会监视它并准备好报告何时存储数据 uop 最终运行后,数据准备就绪。

大概前端最终会在分配加载缓冲区条目时遇到瓶颈,这将限制后端可以有多少微指令,而不是 ROB 或 RS 大小。

脚注 1:带注释的输出仅显示 a 而不是 a(%rip),所以这很奇怪;如果您以某种方式让它使用 32 位绝对值,或者只是反汇编怪癖而未能显示 RIP 相对值,这并不重要。

关于performance - `perf annotate` 内存加载/存储时间报告不一致,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65906312/

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