小さく典型的なデータセットを選択

解析を実行するとき、インテル® Advisor はデータセットに対してターゲットを実行します。データセットのサイズとワークロードは、アプリケーションの実行時間と解析速度に直接影響します。

例えば、1000x1000 ピクセルのイメージのほうが、100x100 ピクセルのイメージよりも処理が長くなります。その理由として、大きなイメージはループで 1...1000 の反復空間が必要ですが、小さなイメージは 1...100 で済みます。完全に同じコードパスを両方のケースで実行すると、その違いはコードパスの繰り返し回数だけです。

ターゲットの実行から冗長な処理を省くことで、完全性を損なうことなく、解析時間を制御できます。

大きく冗長なデータセットの代わりに、タスクあたりのワークを最小から中程度にしてタスクを生成する、小さく典型的なデータセットを選択します。最小から中程度とは、タスクが実行するすべての異なる動作をカバーするのに十分なワークのみを意味します。

目的: 各タスク内の計算の繰り返しをコードカバレッジに必要な最小限に抑え、できるだけ短い実行時間でできるだけ多くのパスと最大数のタスク (並列処理) を実行することを目標とします。

10 秒以下で実行できるデータセットが理想的です。すべてのコードが確実にチェックされるように、追加のデータセットを作成しても良いでしょう。

インテル® Advisor GUI で入力データセットを変更するには、次のいずれかの操作を行います。

Windows* のみ: Visual Studio* 入力データセットを変更するには、次のいずれかの操作を行います。

Visual Studio* 2022 では、インテル® Advisor の軽量な統合が提供されます。アプリケーションを設定およびコンパイルし、Visual Studio* からスタンドアロンのインテル® Advisor インターフェイスを開いてさらに解析することができます。すべての設定はスタンドアロンのインテル® Advisor プロジェクトに継承されます。

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