Профильная оптимизация - Profile-guided optimization

Профильная оптимизация (ПГО, иногда произносится как пого[1]), также известный как профильная обратная связь (PDF),[2] и оптимизация с обратной связью (FDO)[3] это оптимизация компилятора техника в компьютерное программирование который использует профилирование улучшить программу производительность во время выполнения.

Метод

Методы оптимизации на основе статический анализ программы из исходный код рассмотреть возможность улучшения производительности кода без фактического выполнения программы. Нет динамический анализ программы выполняется. Анализ может даже рассматривать код внутри петли включая количество выполнений цикла, например, в разворачивание петли. В отсутствие всей информации о времени выполнения статический анализ программы не может учитывать, насколько часто этот фрагмент кода действительно выполняется.

Первый компилятор высокого уровня, представленный как Система автоматического кодирования Fortran в 1957 году разбил код на блоки и разработал таблицу частоты, с которой каждый блок выполняется, путем моделирования выполнения кода в Монте-Карло способ, которым результат условных переводов (например, через ЕСЛИ-тип операторов) определяется генератор случайных чисел соответствующим образом взвешенный ЧАСТОТА операторы были предоставлены программистом.[4]

Вместо информации о частоте, предоставляемой программистом, оптимизация на основе профиля использует результаты тестовых прогонов профилирования инструментальная программа для оптимизации финала сгенерированный код.[5][6][7] Компилятор получает доступ к данным профиля из пробного запуска программы через репрезентативный набор входных данных. Результаты показывают, какие области программы выполняются чаще, а какие - реже. Все оптимизации выигрывают от обратной связи на основе профиля, потому что они меньше зависят от эвристика при принятии решений о компиляции. Однако предостережение заключается в том, что выборка данных, передаваемых в программу на этапе профилирования, должна быть статистически репрезентативной для типичных сценариев использования; в противном случае обратная связь на основе профиля может нанести вред общей производительности окончательной сборки, а не улучшить ее.

Своевременная компиляция может использовать время выполнения информация для динамической перекомпиляции частей исполняемого кода для создания более эффективного собственного кода. Если динамический профиль изменяется во время выполнения, он может деоптимизировать предыдущий собственный код и сгенерировать новый код, оптимизированный с использованием информации из нового профиля.

Принятие

Есть поддержка строительства Fire Fox с помощью PGO.[8] Несмотря на то, что PGO эффективен, он не получил широкого распространения в программных проектах из-за утомительной модели двойной компиляции.[9] Также возможно выполнить PGO без инструментов, собрав профиль с помощью счетчики производительности оборудования.[9] Этот подход, основанный на выборке, имеет гораздо меньшие накладные расходы и не требует специальной компиляции.

В HotSpot Виртуальная машина Java (JVM) использует оптимизацию на основе профиля для динамического создания собственного кода. Как следствие, двоичный файл программного обеспечения оптимизирован для реальных нагрузка он получает. Если нагрузка изменится, адаптивная оптимизация может динамически перекомпилировать работающее программное обеспечение, чтобы оптимизировать его для новой нагрузки. Это означает, что все программное обеспечение, выполняемое на JVM HotSpot, эффективно использует оптимизацию на основе профиля.[10]

ПГО был принят в Майкрософт Виндоус версия Гугл Хром. PGO был включен в 64-битный выпуск Chrome, начиная с версии 53 и версии 54 для 32-битный версия.[11]

Реализации

Примеры компиляторов, реализующих PGO:

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б «Блог группы разработчиков Microsoft Visual C ++».
  2. ^ «Обратная связь по профилю (PDF)». Получено 23 ноября 2013.
  3. ^ Баптист Вихт, Роберто А. Витилло, Дехао Чен, Дэвид Левинталь (24 ноября 2014 г.). «Оптимизация на основе профиля с аппаратным подсчетом». arXiv:1411.6361. Bibcode:2014arXiv1411.6361W. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)CS1 maint: использует параметр авторов (связь)
  4. ^ Дж. У. Бэкус, Р. Дж. Бибер и др., Система автоматического кодирования Fortran, Труды Западной совместной компьютерной конференции, февраль 1957 г., стр. 195
  5. ^ "К. Петтис, Р. Хансен, Позиционирование кода с помощью профиля, Конференция по разработке и внедрению языков программирования ACM SIGPLAN, 1990 г. " (PDF).
  6. ^ а б «Компилятор Intel Fortran 10.1, профессиональный и стандартный выпуски для Mac OS X». Архивировано из оригинал 28 сентября 2013 г.
  7. ^ «Краткое руководство по оптимизации с указанием профиля (PGO)».
  8. ^ Создание с помощью оптимизации на основе профиля, mozilla.org, 13 августа 2013 г.
  9. ^ а б Дехао Чен (2010) "Примеры аппаратных событий приручения для компиляции fdo ", Материалы 8-го ежегодного международного симпозиума IEEE / ACM по генерации и оптимизации кодаС. 42–52.
  10. ^ Иванов, Владимир (25 июля 2013 г.). "Обзор JIT-компиляции JVM". Получено 10 сентября 2016.
  11. ^ Маршан, Себастьен (31 октября 2016 г.). «Ускорение Chrome в Windows с помощью PGO». В архиве из оригинала на 1 ноября 2016 г.. Получено 1 ноября 2016.
  12. ^ Кинтеро, Дино; Шаброль, Себастьян; Чен, Чи Хуэй; Дхандапани, Мурали; Холлоуэй, Талор; Джадхав, Чандракант; Ким, Сэ Ки; Куриан, Сиджо; Радж, Бхарат; Ресенде, Ронан; Роден, Бьорн; Шринивасан, Ниранджан; Уэйл, Ричард; Занатта, Уильям; Чжан, Чжи; Redbooks, И. Б. М. (1 мая 2013 г.). «Руководство по производительности IBM Power Systems: внедрение и оптимизация». IBM Redbooks - через Google Книги.