基于PMU和Android应用的龙芯CPU性能评估工具设计

发布时间：2020-04-27 12:19

【摘要】：Android系统是目前最主流的移动终端操作系统,软硬件开发人员在设计优化时需要获取CPU在面向Android应用运行行为和硬件的性能参数。目前基于ARM架构这类工具很多如ARM公司推出ARM Streamline性能分析器,但对于非ARM架构的龙芯CPU架构,则非常缺乏相应的性能分析工具和方法。因此,针对龙芯CPU设计一套面向安卓应用的性能测试方法对于优化系统性能,推动国产CPU的应用,是非常有意义的。性能监测单元PMU(Performance Monitoring Unit,PMU)能保证额外开销低和目标应用执行干扰的条件下在线记录程序运行时的微架构事件特征。本文在参考了已有性能分析工具VTnue、Perf以及ARM Streamline的实现原理后,结合龙芯2H平台的硬件特性,采用龙芯2H CPU内嵌的PMU,通过全系统采样方式设计并实现了一款面向安卓应用的性能测试工具。该工具主要分为三个模块:数据采集模块,数据采样控制模块,数据分析模块。其中数据采集负责控制性能计数器,采集应用运行中的硬件事件信息;数据采样控制模块负责配置采样的事件类型、数据的存储方式;数据分析模块负责分析收集的抽样数据。论文设计的性能测试工具可以在安卓应用运行时精确统计出每个线程的对应处理器硬件事件数目如:如cpu时钟数、分支预测缺失次数、指令数以及Cache缺失次数等事件,以及每个线程切入时间,切出时间,运行时间等。由于龙芯2H平台已有工具perf在线程统计不区分相同ID的线程、且操作繁琐。我们在进程级对比了本文所实现的性能测试工具与龙芯2H平台已有工具perf的精度。其中0xbenchmark测试结果得出cpu时钟数最大误差为1.11%,分支指令数最大误差为1.41%,一级指令缓存未命中数为0.99%。
【图文】：

踪这些监测点并给出相应模块的运行时信息。Perf在软件实现上可以分为应用层和内核层两个部分，其软件架构如图2-1所示。应用层和内核层通过系统调用接口来实现通信，对硬件和软件事件的监测都是通过该系统调用来完成的。图2-1 Perf软件架构图Perf应用层主要实现了两个功能[24]：一是读取并解析用户层传入的命令和参数，通过系统调用接口来实现对监测事件的初始化工作。比如对微架构事件的监测中，Perf首先通过应用层程序确定获取监测的性能事件种类，然后通过调用内核层的程序完成对PMU的配置；二是获取保存在虚拟文件设备中的原始监测数据，在对数据进行一定的处理后得到用户可读的信息。Perf内核层的代码实现分为体系相关和体系无关部分。以微架构事件为例，体系相关部分实现了性能监测单元PMU的驱动程序用来收集微架构事件的原始数据；体系无关部分主要负责获取用户层传递的命令及参数，调用体系相关部分驱动性能监测单元以及将收集到的原始数据传递到用户层等。

Streamline以系统跟踪点、硬件和软件性能计数器、基于分析样本和用户注释为基础，提供了用于软件优化的系统分析环境。如图2-2所示，它配有直观的图形用户界面，可显示从CPU性能计数器到功耗再到等源代码热点信息。时间表视图可以将多个数据源组合在一起，通过这种基于时间的图形可视化，用户可方便地观察系统性能指标随数据捕获事件的推移而发生的变化。如图2-3所示，Streamline按照结构划分的方法可以分为三个部分[26]，，一个是运行在内核态的gator.ko模块，，另一个为在户空间运行的守护进程gatord，而Streamline以上位机的形式通过socket与运行的gatord通信
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP332

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本文编号：2642249