Efficient Gathering of Performance Information on Multicore Systems

Abstract

Modern multicore processors provide performance counters that export information on various essential aspects of software execution, from instruction decoding to cache utilization. Typically, a processor is capable of counting a small subset from hundreds of different event types, the events themselves can occur almost every processor clock tick. This yields a significant amount of data which is difficult to collect without disrupting the execution itself. The goal of the thesis is to apply compressive sampling - a special method of sampling signals that allows to reconstruct sparse signal from a small number of samples - to the performance counter data.

Moderní vícejádrové (multicore) procesory mají k dispozici registry, prostřednictvím nichž je možné získávat informace o řadě důležitých aspektů výkonnosti systému, od jednotek pro dekódování instrukcí po využtí pamětí cache. Procesor obvykle umožňuje sledovat danou podmnožinu ze stovek událostí, které mohou nastávat v každém procesorovém cyklu. Vzniká tak značný objem dat, která je obtížné získávat, aniž by bylo narušeno provádění programu. Cílem diplomové práce je použít kompresní vzorkování - speciální metodu vzorkování signálu, která umožňuje rekonstruovat tzv. řídké signály z relativně malého množství vzorků - na tato data o výkonu procesoru.