профили gprof против cachegrind

пытаясь оптимизировать код, я немного озадачен различиями в профилях, созданных kcachegrdind и gprof. В частности, если я использую gprof (компиляция с -pg переключатель и т. д.), У меня есть это:

Flat profile:

Each sample counts as 0.01 seconds.
  %   cumulative   self              self     total           
 time   seconds   seconds    calls  ms/call  ms/call  name    
 89.62      3.71     3.71   204626     0.02     0.02  objR<true>::R_impl(std::vector<coords_t, std::allocator<coords_t> > const&, std::vector<unsigned long, std::allocator<unsigned long> > const&) const
  5.56      3.94     0.23 18018180     0.00     0.00  W2(coords_t const&, coords_t const&)
  3.87      4.10     0.16   200202     0.00     0.00  build_matrix(std::vector<coords_t, std::allocator<coords_t> > const&)
  0.24      4.11     0.01   400406     0.00     0.00  std::vector<double, std::allocator<double> >::vector(std::vector<double, std::allocator<double> > const&)
  0.24      4.12     0.01   100000     0.00     0.00  Wrat(std::vector<coords_t, std::allocator<coords_t> > const&, std::vector<coords_t, std::allocator<coords_t> > const&)
  0.24      4.13     0.01        9     1.11     1.11  std::vector<short, std::allocator<short> >* std::__uninitialized_copy_a<__gnu_cxx::__normal_iterator<std::vector<short, std::alloca

что, кажется, предполагает, что мне не нужно беспокоиться, глядя куда угодно, кроме ::R_impl(...)

в то же время, если я компилирую без -pg переключатель и бегите valgrind --tool=callgrind ./a.out вместо этого у меня есть что-то другое: Вот скриншот kcachegrind вывод

enter image description here

если я правильно интерпретирую это, кажется, предполагает, что ::R_impl(...) занимает около 50% времени, в то время как другая половина уходит в линейной алгебре (Wrat(...), eigenvalues и основные вызовы lapack), который был ниже в gprof профиль.

я понимаю, что gprof и cachegrind используйте разные методы, и я бы не беспокоился, если бы их результаты были несколько разными. Но здесь все выглядит совсем по-другому. как интерпретировать их. Есть идеи или предложения?

11
c++ gprof optimization profiling valgrind

2 ответов

вы смотрите не на ту колонку. Вы должны посмотреть на второй столбец в выходных данных kcachegrind, тот, который называется "self". Это время, затрачиваемое конкретной подпрограммой только без учета ее детей. Первый столбец имеет кумулятивное время (оно равно 100% машинного времени для основного), и это не так информативно (на мой взгляд).

обратите внимание, что из вывода kcachegrind вы можете видеть, что общее время процесса составляет 53,64 секунды, а время потрачено в подпрограмме" R_impl " 46.72 секунды, что составляет 87% от общего времени. Так что gprof и kcachegrind согласны почти идеально.

12

gprof Это instrumented профайлер, callgrind это забора профайлер. С помощью инструментального профилировщика вы получаете накладные расходы для каждого входа и выхода функции, которые могут исказить профиль, особенно если у вас есть относительно небольшие функции, которые вызываются много раз. Профилировщики выборки, как правило, более точны - они немного замедляют общее выполнение программы, но это, как правило, оказывает одинаковое относительное влияние на все функции.

попробуйте бесплатно 30 день оценки увеличение от RotateRight - я подозреваю, что это даст вам профиль, который согласуется больше с callgrind чем с gprof.

6