如何识别分支错误预测的位置？

Question

我通过

perf stat -d

运行我的程序，输出包括以下结果：

     3,527,202,599      instructions          #    3.70  insn per cycle
       578,724,753      branches              #    2.679 G/sec
         3,816,842      branch-misses         #    0.66% of all branches
     4,764,220,185      slots                 #   22.058 G/sec
     3,441,864,146      topdown-retiring      #     72.2% Retiring
       597,862,925      topdown-bad-spec      #     12.5% Bad Speculation
       467,080,410      topdown-fe-bound      #      9.8% Frontend Bound
       261,565,029      topdown-be-bound      #      5.5% Backend Bound
       811,364,274      L1-dcache-loads       #    3.756 G/sec
           396,558      L1-dcache-load-misses #    0.05% of all L1-dcache accesses

从这些来看，分支预测错误似乎是主要的性能瓶颈，其中

topdown-bad-spec

为 12.5%，

branch-misses

为 0.66%。

很高兴我知道这一点，但我需要知道错误预测的位置，以尝试改进这些统计数据。我运行

perf record

和

perf report

时没有找到这个信息。对于我正在寻找的内容，

-e branch-misses

的记录不会产生非常有意义的结果。

如何找到这些分支误预测位置？

Answer 1

使用

perf

识别分支误预测位置需要结合记录详细的性能数据并分析这些数据，以查明代码中分支误预测率较高的区域。这是一个逐步的方法：

记录详细的性能数据： 将
```
perf record
```
与与分支相关的事件一起使用，例如
```
branches
```
、
```
branch-misses
```
和
```
branch-loads
```
。此命令将收集有关程序执行的详细数据，包括有关分支和错误预测的信息。例如：
```
perf record -e branches,branch-misses -p [PID]
```
将
```
[PID]
```
替换为您程序的进程 ID。
生成报告： 记录数据后，使用
```
perf report
```
进行分析。此命令提供了代码中花费最多周期的位置的详细分类，其中可能包括分支错误预测较高的区域。例如：
```
perf report
```
此命令将显示一个交互式报告，您可以在其中探索性能数据。
检查编译器优化： 不同的优化级别（例如，
```
-O2
```
vs
```
-O3
```
）可能会影响编译器处理分支的方式。尝试使用各种优化标志编译代码，并观察分支错误预测的任何变化。这可以提供有关错误预测发生位置的线索。
了解代码的分支模式： 分析代码中的分支模式。具有复杂条件逻辑或循环的区域通常容易出现分支预测错误。了解这些模式可以引导您找到潜在的问题领域。
利用额外的
```
perf
```
选项： 探索其他
```
perf
```
功能和选项以进行更具体的分析，例如
```
--per-thread
```
、
```
--per-core
```
或
```
--interval-print
```
，以重点关注绩效的特定方面或特定时间范围。
分析分支预测准确性： 正如 Bojan Nikolic 的示例所示，比较不同场景下的
```
perf stat
```
输出（例如排序数据与未排序数据）可以突出分支预测对性能的影响【7†来源】。这种比较分析可以是富有洞察力的，即使它没有直接指出错误预测的确切位置。

结论： 查找分支预测错误的确切位置需要采用多方面的方法，将详细的性能数据记录与对代码行为和分支模式的彻底分析相结合。虽然

perf stat

提供了概述，但

perf record

和

perf report

是深入了解代码特定区域的关键。

参考资料：

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