ここで説明するワークフローは、いくつかの種類のワークロードをプロファイルするのに実行する最も重要な手順をまとめたものです。さらに、これらのワークロードの一般的なシナリオを示す技術レシピの例も参照してください。トラブルシューティングのトピックは、パフォーマンス解析における一般的な問題を回避するのに役立ちます。
| このワークロードをプロファイルするには | ステップ 1: ここから開始 | ステップ 2: ここを続行 | ステップ 3: 例を参照 | 一般的な問題 |
|---|---|---|---|---|
HPC アプリケーション |
HPC パフォーマンス特性解析を実行します。 |
結果に応じて、次のいずれかの問題を調べて解析を続行します: |
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クラウド・サービス・プロバイダー (CSP) アプリケーション |
クラウド環境にインテル VTune™ プロファイラーをインストールする方法を学習します。 また、サンプリング・ドライバーを使用せずにハードウェアをプロファイルする方法も学習します。 |
次の解析タイプを実行します。 |
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GPU アプリケーション |
まず、システムが GPU 解析を実行できるように設定されていることを確認します。 次に、GPU オフロード解析を完了して、アプリケーションが GPU 依存であるか GPU 依存であるかを確認します。 |
CPU 計算/メディア・ホットスポット解析でプロファイルを続行します。 |
GPU 利用率データが収集されていません | |
ゲーム、メディア、およびコンテンツ作成アプリケーション |
インテルのゲーム・チューニング (英語) のワークフローに従ってください。 |
ホットスポット解析を実行してパフォーマンスのボトルネックを特定します。 スレッドの問題が発生した場合は、次にスレッド化解析を実行して解決してください。 |
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AI アプリケーション |
アプリケーションがニューラル・プロセッシング・ユニット (NPU) で実行される場合は、NPU 全般解析から開始します。 Python* アプリケーションの場合は、Python* コード解析オプションを参照してください。アプリケーションのプロファイルには、インストルメントとトレース・テクノロジー API (ITT API) への Python* バインディング (英語) を追加するのも有効です。 |
インテル® VTune™ プロファイラーを使用して、以下のプロファイルを行う方法について説明します: 。 |