Likwid在A64FX处理器上的性能计数器崩溃问题分析
问题现象
在A64FX处理器上使用Likwid性能监控工具时,当运行likwid-perfctr -C 0 -g L2 sleep 1命令时会出现内存分配错误,而运行时间稍长的命令如likwid-perfctr -C 0 -g L2 sleep 2则会在输出结果后出现双重释放错误。这两种情况都会导致程序异常终止并产生核心转储。
根本原因
经过深入分析,发现该问题的根源在于A64FX处理器的特殊核心配置。在24核版本的A64FX处理器上(芯片实际有48个节点,但只有24个处于活动状态),Linux内核没有像Intel/AMD平台那样正确地将核心ID映射为连续编号。从调试输出中可以看到,核心ID呈现不连续的跳跃模式(0,1,6,7,8,10等)。
Likwid工具在处理这种非理想的核心拓扑结构时存在缺陷,特别是在以下方面:
- 核心ID不连续导致的内存分配问题
- 拓扑结构解析时的假设条件过于理想化
- 资源释放时的双重释放风险
解决方案
针对这一问题,开发团队提出了核心ID重映射的解决方案。通过修改src/topology_proc.c文件中的核心ID分配逻辑,将原本直接读取系统提供的核心ID改为使用自增的连续编号。这一修改虽然解决了初始的内存分配问题,但揭示了Likwid在处理非标准拓扑结构时更深层次的兼容性问题。
技术启示
这一案例为我们提供了几个重要的技术启示:
-
硬件兼容性:性能监控工具需要充分考虑不同硬件架构的特殊性,特别是像A64FX这样的非x86架构处理器。
-
拓扑结构处理:工具在解析系统拓扑结构时,不能假设核心ID、插槽ID等是连续或有序的,需要具备处理各种非理想情况的能力。
-
资源管理:在复杂的性能监控场景下,需要特别注意资源的分配和释放逻辑,避免内存泄漏或双重释放等问题。
结论
Likwid工具在A64FX处理器上的这一问题凸显了性能监控工具在多架构支持方面的挑战。通过核心ID重映射等解决方案,可以部分缓解问题,但长期来看,工具需要更全面地考虑各种非标准拓扑结构情况,以提高跨平台兼容性。这一案例也为其他性能分析工具的开发提供了有价值的参考。
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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
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