どのように: 解析タイプ

特定のパフォーマンス最適化の目標に対応するには、インテル® VTune™ プロファイラーで事前構成された解析タイプを使用します。

プロジェクトを作成すると、インテル® VTune™ プロファイラーによって [分析の構成] ウィンドウが開きます。ここで以下を指定します。

• [何を] ペインの解析対象 (アプリケーション/プロセス/システム)
• [どこを] ペインでの解析の場所
• [どのように] ペインで解析の目的

[どのように] ペインで、ヘッダーをクリックして解析ツリーを開きます。これらのグループから解析タイプを選択します。

パフォーマンス・スナップショット解析:

• パフォーマンス・スナップショットでは、システム上のアプリケーションのパフォーマンスに影響する問題の概要を把握します。この解析は、さらに詳しく調査すべき領域を理解する出発点となります。また、次に行うべき解析タイプに関するガイドを得ることもできます。

アルゴリズム解析:

• ホットスポット解析タイプは、呼び出しパスを調査し、コードが最も時間を費やしている場所を検出する際に使用します。アルゴリズムのチューニングの可能性を特定します。「ホットスポット検出チュートリアル」をご覧ください。
  Linux* (英語) | Windows* (英語)

• 異常検出 (プレビュー) を使用して、ループ反復など、頻繁に繰り返されるコードのインターバルでパフォーマンスの異常を特定します。マイクロ秒単位で詳細な解析を実行します。

• メモリー消費は、アプリケーションのメモリー消費、個別のメモリー・オブジェクトとそれらの割り当てスタックを解析するのに適しています。この解析は、Linux* ターゲットのみをサポートします。

マイクロアーキテクチャー解析:

• マイクロアーキテクチャー全般 (以前の全般解析) は、CPU パイプライン・ステージ (フロントエンド、バックエンドなど) とハードウェアのボトルネックの原因となるハードウェア・ユニットを特定するのに最適です。

• メモリーアクセスは、NUMA の問題を含む CPU キャッシュとメインメモリーの使用状況を確認し、パフォーマンスに影響するメモリー階層を特定するため、メモリー依存のアプリケーションに適しています。

並列処理解析:

• スレッド化は、利用可能なコアでのスレッド並列性を視覚化し、並行性が低い原因を特定して、コード内のシリアル・ボトルネックを検出するのに最適です。

• HPC パフォーマンス特性では、計算集約型のアプリケーションが CPU、メモリー、浮動小数点演算ユニット (FPU) のリソースをどのように利用しているか把握します。OpenMP* および MPI アプリケーション解析のチュートリアル (Linux*)をご覧ください。

I/O 解析:

• 入出力解析は、I/O サブシステム、CPU およびプロセッサー・バスの使用率をモニターします。

アクセラレーター解析:

• GPU オフロードは、レンダリング、ビデオ処理、および計算にグラフィックス処理ユニット (GPU) を使用するアプリケーションをターゲットとします。アプリケーションが CPU 依存であるか GPU 依存であるかを特定します。

• GPU 計算/メディア・ホットスポット (プレビュー) を使用して、GPU 依存のアプリケーションをプロファイルします。コード行ごとの GPU カーネル実行を解析し、メモリー・レイテンシーや非効率なカーネルのアルゴリズムによるパフォーマンスの問題を特定します。

• CPU/FPGA 相互作用解析は、各 FPGA アクセラレーターの FPGA 利用率を調査し、最も時間を消費する FPGA 計算タスクを特定します。

• NPU 全般解析解析を使用して、インテル® アーキテクチャー上で実行される人工知能 (AI) ワークロードのプロファイルを作成し、最適化します。

プラットフォーム解析:

• システム概要は、 ターゲットシステムの一般的な動作を監視し、パフォーマンスを制限するプラットフォーム・レベルの要因を特定するドライバーを使用しないイベントベース・サンプリング解析です。