事前定義されたオフロードのモデル化の精度

各パースペクティブに対し、インテル® Advisor にはいくつかのレベルの収集精度が用意されています。各精度レベルには、収集されるデータと収集の詳細レベルを制御する一連の解析とプロパティーが設定されています。選択する精度レベルが高いほど、アプリケーションの実行時間に課されるオーバーヘッドは大きくなります。

次の精度レベルが利用できます。

比較 / 精度レベル

Low (低)

Medium (中)

High (高)

オーバーヘッド

5-10x

15-50x

50-80x

目的

大部分が計算集約型であり、依存関係を持たないアプリケーションのパフォーマンスのモデル化します

すべてのキャッシュとメモリーレベルのトラフィックを考慮したアプリケーションのパフォーマンスをモデル化します

オフロード候補の潜在的な制限をすべて考慮してアプリケーションのパフォーマンスのモデル化します

解析

依存関係を想定しないサーベイ + 特性化 (トリップカウントと FLOP) + パフォーマンスのモデル化

サーベイ + 特性化 (選択したターゲットデバイスのキャッシュ・シミュレーションによるコールスタック付きトリップカウントと FLOP、および軽量データ転送シミュレーション) + 依存関係 + 依存関係を想定しないパフォーマンスのモデル化

サーベイ + 特性化 (選択したターゲットデバイスのキャッシュ・シミュレーションによるコールスタック付きトリップカウントと FLOP、および中間データ転送シミュレーション) + 依存関係 + 依存関係を想定したパフォーマンスのモデル化

結果

基本オフロードのモデル化レポートは、実行ユニットから L1 キャッシュへのメモリー・トラフィックのみを考慮して、ターゲットデバイスで推測されるスピードアップの可能性とパフォーマンス・メトリックを示します。メモリー集約型のアプリケーションでは、結果が正確でない可能性があります。

オフロードのモデル化レポートでは、すべてのキャッシュレベルとメモリーレベルのトラフィックを考慮して、ホストとデバイス間の推測されるデータ転送が拡張されています。

オフロードで最も収益性が高い領域を正確に検索する、データ転送の見積もりとループ伝搬依存関係の自動チェックを含むオフロードのモデル化レポート。

カスタム精度を選択し、アプリケーションのカスタム・パースペクティブ・フローを設定できます。詳細は、オフロードのモデル化パースペクティブのカスタマイズを参照してください。

データ収集、結果サイズ、および実行オーバーヘッドを最小化するさまざまな手法があります。解析のオーバーヘッドを最小化をチェックします。