Efficient Gathering of Performance Information on Multicore Systems

Abstract

Moderní vícejádrové (multicore) procesory mají k dispozici registry, prostřednictvím nichž je možné získávat informace o řadě důležitých aspektů výkonnosti systému, od jednotek pro dekódování instrukcí po využití pamětí cache. Procesor obvykle umožňuje sledovat danou podmnožinu ze stovek událostí, které mohou nastávat v každém procesorovém cyklu. Vzniká tak značný objem dat, která je obtížné získávat, aniž by bylo narušeno provádění programu. Cílem diplomové práce je použít kompresní vzorkování - speciální metodu vzorkování signálu, která umožňuje rekonstruovat tzv. řídké signály z relativně malého množství vzorků - na tato data o výkonu procesoru.

Modern multicore processors provide performance counters that export information on various essential aspects of software execution, from instruction decoding to cache utilization. Typically, a processor is capable of counting a small subset from hundreds of different event types, the events themselves can occur almost every processor clock tick. This yields a significant amount of data which is difficult to collect without disrupting the execution itself. The goal of the thesis is to apply compressive sampling - a special method of sampling signals that allows to reconstruct sparse signal from a small number of samples - to the performance counter data.