探秘硬件级分支追踪:简单处理器跟踪库——simple-pt
2024-05-20 01:40:18作者:郁楠烈Hubert
项目介绍
simple-pt 是一个针对英特尔处理器跟踪(PT)的轻量级 Linux 实现。它能够以中等的开销记录 CPU 执行的所有分支,并将这些分支解码为函数或指令级别的跟踪信息。该项目支持从第五代 Core( Broadwell)到最新的 CPU 系列,包括 Goldmont 基础的 Atom 处理器。
项目技术分析
simple-pt 包含以下组件:
- 内核驱动:负责配置并管理 PT 硬件以及分配分支数据的环形缓冲区。
- sptcmd:收集内核驱动的数据,启动并停止被追踪的程序。
- sptdecode:展示函数或指令跟踪信息。
- fastdecode:用于直接输出原始 PT 追踪数据。
项目依赖于 libipt 解码库,这是一个高效的 PT 解码工具。
值得注意的是,simple-pt 不支持长时间追踪超出缓冲区容量的数据,不支持采样,且需root权限才能运行。虽然功能有限,但它的设计简洁,易于理解和修改,便于在其他操作系统或旧版本内核上移植。
应用场景
simple-pt 可广泛应用于性能分析、故障排查和系统调试。例如:
- 性能优化:通过详细跟踪代码执行路径,帮助开发者识别热点和瓶颈。
- 恐慌调试:在系统出现错误时,可以捕获并记录崩溃前的关键分支,以便进行后期分析。
- 多进程监控:了解不同进程间的行为交互。
项目特点
- 简单易用:通过简单的命令行工具,即可启动和停止跟踪,查看结果。
- 可配置性:支持多种参数设置,如过滤特定命令、指定停止地址等。
- 无需内核补丁:利用 kprobes 技术,无需修改内核源码即可实现跟踪。
- 模块化设计:遵循 Unix 风格,每个工具专注于一项任务,易于扩展和整合。
- 适应性强:支持 Intel 广泛的处理器家族,兼容不同的 Linux 内核版本。
要使用 simple-pt,首先确保安装了 libipt 和其他必要的库,然后编译并加载内核模块,运行 sptcmd 和 sptdecode 即可开始追踪之旅。
通过 simple-pt,你可以深入到 CPU 指令层面,观察系统如何执行代码,揭示潜在的问题和优化空间。尽管有一些限制,但对于开发者和研究人员来说,这是一款强大的工具,值得尝试和探索。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878