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Perfil plano de gprof

Como mencionamos previamente, gprof también produce un perfil de cronometraje (también conocido como un perfil "plano", un término algo confuso) similar al que produce prof . Unos pocos campos son diferentes de prof , y también hay algo de información extra, así que será de ayuda explicarlo brevemente. El siguiente ejemplo muestra unas pocas de las primeras líneas de un perfil plano de gprof para el programa stuff . Reconocerá del programa original las tres rutinas superiores. Las otras son funciones de biblioteca incluidas a tiempo de enlace.


% cumulative self self total time seconds seconds calls ms/call ms/call name39.9 3.23 3.23 2 1615.07 1615.07 _c_ [6] 39.9 6.46 3.23 1 3230.14 4845.20 _b_ [4]20.0 8.08 1.62 1 1620.07 3235.14 _a_ [5] 0.1 8.09 0.01 3 3.33 3.33 _ioctl [9]0.0 8.09 0.00 64 0.00 0.00 .rem [12] 0.0 8.09 0.00 64 0.00 0.00 _f_clos [177]0.0 8.09 0.00 20 0.00 0.00 _sigblock [178] ... .... .... . . . ......

He aquí el significado de cada columna:

  • %time Nuevamente, vemos un campo que describe el tiempo de ejecución de cada rutina, como un porcentaje del tiempo global del programa. Como puede usted esperar, todas las entradas esta columna deben totalizar (aproximadamente) un 100%.
  • cumulative seconds. Para una rutina dada, la columna llamada "segundos acumulados" hace un recuento de la suma del tiempo de ejecución ejecución tomado por todas las rutinas precedentes, más el tiempo propio. Conforme la vaya revisando hacia abajo, verá que los números se aproximan asintóticamente al tiempo total del programa.
  • self seconds La contribución individual de cada rutina al tiempo total de ejecución.
  • calls El número de veces que fue invocada esta rutina en particular.
  • self ms/call Los segundos gastados adentro de la rutina, dividido entre el número de llamadas. Ello nos da una duración promedio del tiempo tomado por cada invocación a la rutina. La cantidad está medida en milisegundos.
  • total ms/call Los segundos gastados adentro de la rutina más sus descendientes, dividido entre el número de llamados.
  • name El nombre de la rutina. Observe que de nuevo aparece aquí el número de referencia cruzada.

Acumulando los resultados de varias corridas de gprof

Es posible acumular estadísticas provenientes de múltiples corridas, de forma que obtenga usted una instantánea del comportamiento del programa con una variedad de conjuntos de datos. Por ejemplo, digamos que quiere usted perfilar una aplicación - llamémosla bar — con tres conjuntos de datos distintos. Puede realizar las corridas separadamente, guardando los archivos gmon.out conforme las ejecuta, y luego combinar los resultados en un solo perfil al terminar:


% f77 -pg bar.f -o bar % bar<data1.input % mv gmon.out gmon.1% bar<data2.input % mv gmon.out gmon.2% bar<data3.input % gprof bar -s gmon.1 gmon.2 gmon.out>gprof.summary.out

En el perfil de ejemplo, cada corrida crea un nuevo archivo gmon.out que luego renombramos para que no sea encimado por el siguiente. Al final, gprof combina la información de cada uno de los archivos de datos para producir un perfil sumario de bar en el archivo gprof.summary.out . Adicionalmente (aunque no se muestra aquí), gprof crea un archivo llamado gmon.sum que contiene los datos mezclados a partir de los tres archivos de datos originales. gmon.sum tiene el mismo formato que gmon.out , de forma que pueda usted usarlo como entrada para producir otros perfiles mezclados si así lo requiere.

Al menos en forma, la salida del perfil mezclado luce exactamente igual que el de una corrida individual. Pero hay un par de cosas interesantes que debemos señalar. Por un lado, la rutina main parece haber sido invocada más de una vez - de hecho, una vez por cada corrida. Además, dependiendo de la aplicación, las múltiples ejecuciones tienden o bien a suavizar el contorno del perfil, o bien a exagerar sus características. Puede imaginar cómo es que esto sucede. Si se está invocando constantemente una única rutina, mientras que las otras vienen y van conforme cambian los datos de entrada, ésta toma una importancia creciente en sus esfuerzos de afinación.

Unas pocas palabras acerca de la exactitud

En aquellos procesadores que se ejecutan a 600 MHz o más, el tiempo que transcurre entre muestras de 60 Hz y 100 Hz es una verdadera eternidad. Es más, puede que experimente usted errores de cuantificación cuando la frecuencia de muestreo es fija, como es el caso en muestras de 1/100 y 1/60 de segundo. Para usar un ejemplo exagerado, asumamos que la línea de tiempo en [link] muestra invocaciones alternadas a dos subrutinas, BAR y FOO . Las marcas cronométricas representan los puntos de muestreo del perfilado.

Errores de cuantificación al perfilar

Esta figura es una línea compuesta por secciones alternadas de color gris claro y gris oscuro. Las secciones claras son más anchas, y están etiquetadas como bar, y las más obscuras están etiquetadas como foo.

BAR y FOO se ejecutan por turnos. Pero BAR toma más tiempo que FOO . Y dado que el intervalo de muestreo es muy cercano a la frecuencia en que ambas se alternan, tenemos un error de cuantificación: la mayoría de las muestras se están tomando mientras FOO se está ejecutando. Así, el perfil nos dice que FOO usa más tiempo de CPU que BAR .

Hemos descrito y probado los perfiladores de subrutinas reales que han estado disponibles en UNIX durante años. En muchos casos, los vendedores tienen herramientas mucho mejores, ya sea a la venta o gratis. Si usted está haciendo un trabajo de afinación serio, pregunte a su representante de ventas qué otras herramientas le ofrece.

Questions & Answers

what is Nano technology ?
Bob Reply
write examples of Nano molecule?
Bob
The nanotechnology is as new science, to scale nanometric
brayan
nanotechnology is the study, desing, synthesis, manipulation and application of materials and functional systems through control of matter at nanoscale
Damian
Is there any normative that regulates the use of silver nanoparticles?
Damian Reply
what king of growth are you checking .?
Renato
What fields keep nano created devices from performing or assimulating ? Magnetic fields ? Are do they assimilate ?
Stoney Reply
why we need to study biomolecules, molecular biology in nanotechnology?
Adin Reply
?
Kyle
yes I'm doing my masters in nanotechnology, we are being studying all these domains as well..
Adin
why?
Adin
what school?
Kyle
biomolecules are e building blocks of every organics and inorganic materials.
Joe
anyone know any internet site where one can find nanotechnology papers?
Damian Reply
research.net
kanaga
sciencedirect big data base
Ernesto
Introduction about quantum dots in nanotechnology
Praveena Reply
what does nano mean?
Anassong Reply
nano basically means 10^(-9). nanometer is a unit to measure length.
Bharti
do you think it's worthwhile in the long term to study the effects and possibilities of nanotechnology on viral treatment?
Damian Reply
absolutely yes
Daniel
how to know photocatalytic properties of tio2 nanoparticles...what to do now
Akash Reply
it is a goid question and i want to know the answer as well
Maciej
characteristics of micro business
Abigail
for teaching engĺish at school how nano technology help us
Anassong
Do somebody tell me a best nano engineering book for beginners?
s. Reply
there is no specific books for beginners but there is book called principle of nanotechnology
NANO
what is fullerene does it is used to make bukky balls
Devang Reply
are you nano engineer ?
s.
fullerene is a bucky ball aka Carbon 60 molecule. It was name by the architect Fuller. He design the geodesic dome. it resembles a soccer ball.
Tarell
what is the actual application of fullerenes nowadays?
Damian
That is a great question Damian. best way to answer that question is to Google it. there are hundreds of applications for buck minister fullerenes, from medical to aerospace. you can also find plenty of research papers that will give you great detail on the potential applications of fullerenes.
Tarell
what is the Synthesis, properties,and applications of carbon nano chemistry
Abhijith Reply
Mostly, they use nano carbon for electronics and for materials to be strengthened.
Virgil
is Bucky paper clear?
CYNTHIA
carbon nanotubes has various application in fuel cells membrane, current research on cancer drug,and in electronics MEMS and NEMS etc
NANO
so some one know about replacing silicon atom with phosphorous in semiconductors device?
s. Reply
Yeah, it is a pain to say the least. You basically have to heat the substarte up to around 1000 degrees celcius then pass phosphene gas over top of it, which is explosive and toxic by the way, under very low pressure.
Harper
Do you know which machine is used to that process?
s.
how to fabricate graphene ink ?
SUYASH Reply
for screen printed electrodes ?
SUYASH
What is lattice structure?
s. Reply
of graphene you mean?
Ebrahim
or in general
Ebrahim
in general
s.
Graphene has a hexagonal structure
tahir
On having this app for quite a bit time, Haven't realised there's a chat room in it.
Cied
Got questions? Join the online conversation and get instant answers!
Jobilize.com Reply

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Source:  OpenStax, Cómputo de alto rendimiento. OpenStax CNX. Sep 02, 2011 Download for free at http://cnx.org/content/col11356/1.2
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