Система анализа производительности Visual Performance System
Краткое описание
Оптимизация кода приложений — это то, чем занимается программист, когда текущая производительность оказывается недостаточной. Основная задача оптимизации заключается в уменьшении времени работы приложения. Достичь этого можно следующими способами:
- использовать оптимизирующий компилятор;
- использовать оптимизированные библиотеки;
- вручную оптимизировать на языке программирования низкого уровня.
Библиотеки есть не для всех задач, компиляторы не в состоянии оптимизировать любой код, ручная оптимизация сложна и не всегда приводит к ожидаемым результатам. Кроме того, постоянно усложняется аппаратура под которую ведётся разработка, а следовательно и оптимизация под неё. Оптимизация кода приложений — это сложная задача. Поэтому программисту необходим инструмент, облегчающий процесс оптимизация приложений.
Основные этапы оптимизации:
- оценка эффективности приложения;
- поиск причин низкой эффективности;
- внесение изменений в исходный код приложения.
Система Visual Performance System предназначена для помощи программисту в анализе эффективности приложений и поиске причин низкой эффективности.
Основным критерием эффективности приложения является время выполнения им вычислительно тяжелых операций в процессе его работы (обработка запроса к базе данных, преобразование документа из одного формата в другой, перевод с языка на язык и прочее). Наряду с временем существует множество дополнительных индикаторов эффективности, таких как число промахов кэш-памяти, число неверно предсказанных ветвлений и др. На основе этих дополнительных показателей можно выполнять более адекватную оценку и находить причины низкой эффективности приложения.
Коллектив
Руководитель проекта
- Александр Сысоев, к.т.н., ВМК ННГУ
- Алексей Сиднев, магистр, ассистент МО ЭВМ, ВМК ННГУ
- Андрей Камаев, магистр, ВМК ННГУ
Ранее в проекте участвовали
- Антон Горшков, студент, ВМК ННГУ
- Вячеслав Юданов, студент, ВМК ННГУ
- Михаил Бусырев, студент, ВМК ННГУ
- Александр Сморкалов, студент, ВМК ННГУ
- Владимир Александров, студент, ВМК ННГУ
- Сергей Коклюев, студент, ВМК ННГУ
- Роман Котельников, студент, ВМК ННГУ
Основные результаты
В результате проделанной работы был разработан программный комплекс (VPS), позволяющий программисту проводить детальный анализ эффективности приложений. Основным достоинством системы являются низкие накладные расходы и высокая точность измерений в процессе сбора статистики. Комплекс имеет два основных режима работы: автоматический режим работы по системному таймеру и режим работы по меткам (пользователь системы сам выбирает, те участки программы, которые ему интересны для анализа). За счёт того, что модуль запуска мониторинга реализован в виде консольного приложения, то имеется возможность проведения серийных экспериментов. Модуль настройки имеет графический интерфейс и позволяет конфигурировать более 40 событий мониторинга. Система VPS работает в операционных системах семейства Windows 2000, Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Windows Server 2003, Windows Server 2008.
Избранные публикации
- А.В. Сысоев, А.М. Камаев, А.А. Сиднев. Об одном подходе к анализу эффективности приложений. Труды 50-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук»: Часть I. Радиотехника и кибернетика. М.: МФТИ. 2007. С. 91–93.
- А.В. Сысоев, А.М. Камаев, А.А. Сиднев. Об одном подходе к оптимизации приложений. Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах. Труды конференции. Казань: Изд. КГТУ. 2008. С. 39-42.
- А.А. Сиднев, А.М. Сморкалов. Применение трассировки ветвлений для профилировки приложений на платформе IA-32 в ОС Windows. Технологии Microsoft в теории и практике программирования. Материалы конференции / Под ред. проф. В.П. Гергеля. – Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2010. C. 335-339.
- А.А. Сиднев, А.В. Горшков. Влияние загрузки шины данных на ускорение параллельных программ. Технологии Microsoft в теории и практике программирования. Материалы конференции / Под ред. проф. В.П. Гергеля. – Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2010. C. 93-97.
Дополнительные материалы
Пример анализа сортировки подсчётом
График показывает зависимость количества DTLB промахов (синий) от времени. Красным показано количество обращений к кэш-памяти. Из графика видно, что профиль графика DTLB промахов полностью совпадает с профилем количества обращений к кеш-памяти. Это означает, что при каждом обращении к данным кеш-памяти происходит промах DTLB. Причина низкой эффективности найдена!
