Intel PCM工具中Uncore性能事件计数器的配置与使用
在Intel处理器性能监控工具PCM中,正确配置Uncore性能事件计数器是进行内存子系统性能分析的关键。本文将以DRAM访问延迟监控为例,深入解析Uncore计数器的配置原理和使用方法。
Uncore性能事件计数器基础
现代Intel处理器中的Uncore性能监控单元(PMU)包含多个计数器,这些计数器可以独立配置来监测不同的硬件事件。每个Uncore事件都有其特定的计数器分配要求,这决定了该事件可以在哪些物理计数器上被监测。
典型DRAM延迟监控事件配置
监控DRAM访问延迟通常需要组合使用以下三个关键事件:
-
UNC_CHA_TOR_OCCUPANCY.IA_MISS_DRD_LOCAL
该事件用于测量核心发起的本地内存读请求在CHA(Home Agent)中的停留时间,反映内存访问延迟。它只能配置在计数器0上。 -
UNC_CHA_TOR_INSERTS.IA_MISS_DRD_LOCAL
该事件记录核心发起的本地内存读请求数量。它可以灵活地配置在计数器0、1、2或3上。 -
UNC_CHA_CLOCKTICKS
该事件提供时间基准,可以配置在所有计数器上。
计数器分配策略
理解事件的计数器分配限制对于构建有效的监控方案至关重要。合理的分配方案应遵循以下原则:
- 优先分配具有严格限制的事件
- 确保同一计数器不被多个事件同时占用
- 充分利用计数器的灵活性
对于上述三个事件,推荐的分配方案为:
- 计数器0:UNC_CHA_TOR_OCCUPANCY.IA_MISS_DRD_LOCAL
- 计数器1:UNC_CHA_TOR_INSERTS.IA_MISS_DRD_LOCAL
- 计数器2:UNC_CHA_CLOCKTICKS
这种分配方式可以确保所有事件被同时监测,且不会产生计数器冲突。
实际应用中的注意事项
-
计数器资源竞争:在复杂监控场景中,可能需要监控更多事件,这时需要仔细规划计数器分配。
-
测量精度:使用UNC_CHA_CLOCKTICKS作为时间基准时,需要注意其精度和同步问题。
-
性能影响:同时监控多个事件可能会对系统性能产生轻微影响,在性能敏感场景中需要评估。
通过合理配置这些Uncore性能事件,开发者可以准确测量内存访问延迟,为系统性能优化提供重要依据。理解计数器分配机制是有效使用PCM工具进行高级性能分析的基础。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00