Understanding Workloads by memory access patterns, cache utilization and memory performance

워크로드를 이해하는 것은 최적화 프로세스의 핵심입니다. 이를 위해 다양한 도구와 기술을 활용할 수 있습니다. 특히 CPU, GPU, NPU와 같은 다양한 처리 장치의 메모리 및 캐시 동작을 이해하는 데는 몇 가지 특별한 고려 사항이 있습니다.

1. Profiling 및 Tracing 도구: 프로파일링 및 트레이싱 도구를 사용하여 워크로드의 동작을 분석할 수 있습니다. 이러한 도구는 실행 중인 애플리케이션의 CPU, GPU 및 메모리 활용률, 액세스 패턴, 및 성능 지표를 제공합니다.
2. Performance Monitoring Units (PMU): ARM 프로세서와 같은 많은 프로세서에는 성능 모니터링 장치(PMU)가 내장되어 있습니다. PMU를 사용하여 캐시 히트/미스 비율, 메모리 대역폭, 및 다른 성능 메트릭을 측정할 수 있습니다.

   

   Performance monitor unit design for an AXI-based multi-core SoC platform

3. Memory Access Profiling: 메모리 액세스 프로파일링 도구를 사용하여 애플리케이션의 메모리 액세스 패턴을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 특정 데이터 구조 또는 알고리즘의 메모리 사용량을 이해할 수 있습니다.

   

   메모리 프로파일러로 앱의 메모리 사용량 검사

4. Hardware Performance Counters: 다양한 하드웨어 성능 카운터를 사용하여 CPU, GPU 및 메모리의 활용을 추적할 수 있습니다. 이러한 카운터는 명령어 수행률, 캐시 히트/미스, 메모리 대역폭 및 기타 성능 메트릭을 측정할 수 있습니다.

   

   Intel® Performance Counter Monitor - A Better Way to Measure CPU Utilization

5. Benchmarking Suites: 표준화된 벤치마킹 스위트를 사용하여 다양한 워크로드의 성능을 비교할 수 있습니다. 이러한 스위트는 실제 사용 시나리오를 시뮬레이션하고, 성능 메트릭을 측정하여 최적화의 효과를 검증하는 데 유용합니다.

   

6. Simulators 및 Emulators: 하드웨어 시뮬레이터 또는 에뮬레이터를 사용하여 다양한 하드웨어 구성에서 애플리케이션을 실행하고 성능을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 실제 하드웨어에 대한 변경 사항을 시뮬레이션하고 성능을 예측할 수 있습니다.

   

 

이러한 도구와 기술을 조합하여 다양한 처리 장치의 메모리 및 캐시 동작을 이해하고 최적화할 수 있습니다. 복잡한 워크로드와 하드웨어 구성에 대한 포괄적인 분석을 통해 최적의 성능을 달성할 수 있습니다.