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A veces va a desear más detalle que el que proporciona el cronometraje global de la aplicación, pero tal vez no tenga tiempo de modificar el código para insertar varios cientos de llamadas a etime en su código. Los perfiles también son muy útiles cuando le han entregado un extraño programa de 20,000 líneas de código, y le han pedido que averigüe cómo funciona y luego mejore su rendimiento.

La mayoría de los compiladores proporcionan la facilidad de insertar llamadas cronométricas automáticas en su código, tanto a la entrada como a la salida de cada rutina, a tiempo de compilación. Cuando se ejecute su programa, se registrarán los tiempos de entrada y salida, y luego se volcarán en un archivo. Una herramienta separada resume los patrones de ejecución y produce un reporte que muestra el porcentaje del tiempo gastado en cada una de las rutinas que usted escribió, así como en las rutinas de biblioteca.

El perfil debe proporcionarle a usted un sentido de la forma en que se está ejecutando. Esto es, puede ver que el 10% del tiempo se gasta en la subrutina A, el 5% en la subrutina B, etc. Naturalmente, si junta todas las subrutinas deben sumar el 100% del tiempo de ejecución global. A partir de estos porcentajes puede construir usted una imagen - un perfil — de la distribución de la ejecución cuando el programa corre. Aunque no sean representativos de alguna herramienta de perfilado en particular, los histogramas en [link] y [link] representan estos porcentajes, ordenados de izquierda a derecha, donde cada columna vertical representa una rutina diferente. Ayudan a ilustrar las diferentes formas de perfil.

Perfil agudo - dominado por la rutina 1

Esta figura es un histograma, con las rutinas en el eje horizontal y el % del tiempo en el eje vertical. Para las rutinas de valor 1, el histograma muestra un valor de % de tiempo de 65. Para las rutinas de valor 2, el histograma muestra un valor de % de tiempo de 20. Para las rutinas de valor 3, el histograma muestra un valor de % de tiempo de 10. Para las rutinas de valor 4, el histograma muestra un valor de % de tiempo de 5. Para las rutinas de valor 5, el histograma muestra un valor de % de tiempo de aproximadamente 2. Por encima de los histogramas está una curva punteada que marca la tendencia decreciente del histograma, conforme crece el número de rutinas.

Un perfil agudo nos dice que la mayoría del tiempo se está gastando en uno o dos procedimientos, y que si quiere usted mejorar el rendimiento del programa, debe enfocar sus esfuerzos en afinar dichos procedimientos. Una optimización menor en una línea de código que se ejecuta intensamente puede a veces tener un enorme efecto en el tiempo de ejecución global, dando la oportunidad correcta. Un perfil plano , A menudo e abusa un poco del término "perfil plano". Lo estamos usando para describir un perfil que muestra una distribución homogénea de tiempo a lo largo del programa. También verá que se emplea para marcar una diferencia de un perfil de un perfil del grafo de llamadas, como se describe más abajo. por otra parte, le indica que el tiempo de ejecución se reparte entre muchas rutinas, y el esfuerzo gastado en optimizar cualquiera de ellas será poco benéfico para acelerar el programa. Por supuesto, también hay programas cuyo perfil de ejecución cae en algún punto intermedio.

Perfil plano - ninguna rutina predomina

Esta figura es un histograma, con las rutinas en el eje horizontal y el % de tiempo en el eje vertical. Para las rutinas de valor 1, el histograma muestra un valor de % de tiempo de aproximadamente 22. Para las rutinas de valor 2, el histograma muestra un valor de % de tiempo de 20. Para las rutinas de valor 3, el histograma muestra un valor de % de tiempo de aproximadamente 18. Para las rutinas de valor 4, el histograma muestra un valor de % de tiempo de aproximadamente 22. Para las rutinas de valor 5, el histograma muestra un valor de % de tiempo de aproximadamente 18. Sobre el histograma se encuentra una línea punteada que marca una tendencia decreciente conforme el número de rutinas incrementa.

No podemos predecir con absoluta certeza qué será lo que encuentre usted cuando perfile sus programas, pero hay algunas tendencias generales. Por ejemplo, los códigos científicos e ingenieriles construidos alrededor de soluciones matriciales a menudo exhiben perfiles muy agudos. El tiempo de ejecución está dominado por el trabajo realizado en un puñado de rutinas. Para afinar el código, necesita enfocar sus esfuerzos en tales rutinas, hasta hacerlas más eficientes. Puede que ello involucre reestructurar ciclos para exponer el paralelismo, proporcionar indicios al compilador, o reacomodar las referencias a memoria. En cualquier caso, el reto es tangible; puede ver los problemas que debe solucionar.

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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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