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() 和 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);

}

在 getL3CacheHitsSnoop() 和 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。

巴特西

pcm.x代码分析

简介