PAPI 入门
性能应用程序编程接口(Performance Application Programming Interface,简称 PAPI)是一个可在各种平台上提供性能计数器的库。在指定的运行期间,性能计数器提供处理器行为的准确底层信息,包含简单的指标,如总循环计数、缓存未命中和执行的指令,以及更高级的 信息(如总 FLOPS 和 warp 占用率)。PAPI 的这些指标在 profiling 时可用。
安装 PAPI
PAPI 可以用包管理器(Ubuntu 上用 apt-get install libpapi-dev
命令)来安装,也可以从 源代码 安装。
由于之前从源代码 pull 最新版本的 PAPI 导致了构建问题,因此推荐 checkout 标记版本 papi-6-0-0-1-t
。
使用 PAPI 构建 TVM
若要在 TVM 构建中包含 PAPI,在 config.cmake
中设置:
set(USE_PAPI ON)
若 PAPI 安装在非标准位置,可指定它的位置:
set(USE_PAPI path/to/papi.pc)
在 Profiling 时使用 PAPI
若 TVM 是用 PAPI 构建的(见上文),可将 tvm.runtime.profiling.PAPIMetricCollector
传给 tvm.runtime.GraphModule.profile()
来收集性能指标:
import tvm
from tvm import relay
from tvm.relay.testing import mlp
from tvm.runtime import profiler_vm
import numpy as np
target = "llvm"
dev = tvm.cpu()
mod, params = mlp.get_workload(1)
exe = relay.vm.compile(mod, target, params=params)
vm = profiler_vm.VirtualMachineProfiler(exe, dev)
data = tvm.nd.array(np.random.rand(1, 1, 28, 28).astype("float32"), device=dev)
report = vm.profile(
data,
func_name="main",
collectors=[tvm.runtime.profiling.PAPIMetricCollector()],
)
print(report)
Name perf::CACHE-MISSES perf::CYCLES perf::STALLED-CYCLES-BACKEND perf::INSTRUCTIONS perf::STALLED-CYCLES-FRONTEND
fused_nn_dense_nn_bias_add_nn_relu 2,494 1,570,698 85,608 675,564 39,583
fused_nn_dense_nn_bias_add_nn_relu_1 1,149 655,101 13,278 202,297 21,380
fused_nn_dense_nn_bias_add 288 600,184 8,321 163,446 19,513
fused_nn_batch_flatten 301 587,049 4,636 158,636 18,565
fused_nn_softmax 154 575,143 8,018 160,738 18,995
----------
Sum 4,386 3,988,175 119,861 1,360,681 118,036
Total 10,644 8,327,360 179,310 2,660,569 270,044
还可以指定收集哪些指标:
report = vm.profile(
data,
func_name="main",
collectors=[tvm.runtime.profiling.PAPIMetricCollector({dev: ["PAPI_FP_OPS"])],
)
Name PAPI_FP_OPS
fused_nn_dense_nn_bias_add_nn_relu 200,832
fused_nn_dense_nn_bias_add_nn_relu_1 16,448
fused_nn_dense_nn_bias_add 1,548
fused_nn_softmax 160
fused_nn_batch_flatten 0
----------
Sum 218,988
Total 218,988
运行 papi_avail
和 papi_native_avail
命令可得到可用指标列表。