gprof vs cachegrind配置文件
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在尝试优化代码时,我对由
kcachegrdind
和gprof
产生的配置文件的差异感到困惑。具体来说,如果我使用gprof(使用-pg
开关等进行编译),则会得到以下信息:
Flat profile:
Each sample counts as 0.01 seconds.
% cumulative self self total
time seconds seconds calls ms/call ms/call name
89.62 3.71 3.71 204626 0.02 0.02 objR<true>::R_impl(std::vector<coords_t, std::allocator<coords_t> > const&, std::vector<unsigned long, std::allocator<unsigned long> > const&) const
5.56 3.94 0.23 18018180 0.00 0.00 W2(coords_t const&, coords_t const&)
3.87 4.10 0.16 200202 0.00 0.00 build_matrix(std::vector<coords_t, std::allocator<coords_t> > const&)
0.24 4.11 0.01 400406 0.00 0.00 std::vector<double, std::allocator<double> >::vector(std::vector<double, std::allocator<double> > const&)
0.24 4.12 0.01 100000 0.00 0.00 Wrat(std::vector<coords_t, std::allocator<coords_t> > const&, std::vector<coords_t, std::allocator<coords_t> > const&)
0.24 4.13 0.01 9 1.11 1.11 std::vector<short, std::allocator<short> >* std::__uninitialized_copy_a<__gnu_cxx::__normal_iterator<std::vector<short, std::alloca
似乎暗示我除了both4ѭ外,无需费神
同时,如果我在没有-pg
开关的情况下进行编译并改为运行valgrind --tool=callgrind ./a.out
,则情况会有所不同:这是kcachegrind
输出的屏幕截图
如果我正确地解释了这一点,似乎表明::R_impl(...)
仅花费约50%的时间,而另一半花费在线性代数中(Wrat(...)
,eigenvalues
和下面的lapack调用),该线性代数在gprof
轮廓下方下降。
我了解ѭ1和ѭ13使用不同的技术,如果结果有些不同,我也不会打扰。但是在这里,它看起来非常不同,而我对如何解释这些内容感到困惑。有什么想法或建议吗?
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2 个回复
队辅坟阮阶
秃拳割
是仪器分析仪,
是采样分析仪。使用有工具的探查器,每个函数的进入和退出都会产生开销,这可能会使概要文件产生偏差,尤其是当您具有相对较小的函数(被多次调用)时。采样探查器往往更准确-它们会稍微减慢整个程序的执行速度,但这往往会对所有功能产生相同的相对影响。 尝试从RotateRight免费获得30天的Zoom评估-我怀疑它会为您提供与
相比,与
更加吻合的配置文件。