是什么原因导致了-O0而不是-O3在Cortex-A72上的简单紧循环周期的如此高的变异性？

Question

我正在为一段代码进行一些实验，以获得高度一致的运行时。我目前正在计时的代码是一个相当任意的CPU绑定工作负载：

int cpu_workload_external_O3(){
    int x = 0;
    for(int ind = 0; ind < 12349560; ind++){
        x = ((x ^ 0x123) + x * 3) % 123456;
    }
    return x;
}

我编写了一个内核模块，该模块禁用中断，然后运行上述函数的10次试用，每次测试的计时方法是将时钟周期计数器中前后的差异计算出来。其他要注意的事项：

• 这台机器是一个ARM Cortex-A72，有4个插座，每个插座有4个核心(每个都有自己的L1缓存)。
• 时钟频率缩放关闭
• 不支持超线程。
• 除了一些基本的系统进程外，这台机器几乎什么也不运行。

换句话说，我相信系统可变性的大部分/所有来源都被考虑进去了，特别是当作为一个内核模块运行时，通过spin_lock_irqsave()禁用中断时，代码应该实现几乎相同的性能运行到运行(当某些指令第一次被拖入缓存时，可能是第一次运行时的一小部分性能问题，但仅此而已)。

实际上，当使用-O3编译基准代码时，我看到平均135,845,192个周期中最多有200个周期，大多数试验所用的时间完全相同。然而，当使用-O0编译时，这个范围从262,710,916周期上升到了158,386个周期。所谓范围，我指的是最长和最短的跑步时间之间的差别。此外，对于-O0代码来说，哪种试验是最慢/最快的并不是很一致的--相反，有一次最快的是第一次，最慢的是紧接着的一次！

所以：是什么导致了-O0代码的可变性上限？从程序集来看，-O3代码似乎存储了所有的东西(?)在寄存器中，而-O0代码有很多对sp的引用，因此它似乎是在访问内存。但即使如此，我也希望所有东西都能进入L1缓存，并以相当确定的访问时间坐在那里。

代码

正在进行基准测试的代码位于上面的代码段中。程序集在下面。这两个文件都是用gcc 7.4.0编译的，除了-O0和-O3之外，没有任何标志。

-O0

0000000000000000 <cpu_workload_external_O0>:
   0:   d10043ff        sub     sp, sp, #0x10
   4:   b9000bff        str     wzr, [sp, #8]
   8:   b9000fff        str     wzr, [sp, #12]
   c:   14000018        b       6c <cpu_workload_external_O0+0x6c>
  10:   b9400be1        ldr     w1, [sp, #8]
  14:   52802460        mov     w0, #0x123                      // #291
  18:   4a000022        eor     w2, w1, w0
  1c:   b9400be1        ldr     w1, [sp, #8]
  20:   2a0103e0        mov     w0, w1
  24:   531f7800        lsl     w0, w0, #1
  28:   0b010000        add     w0, w0, w1
  2c:   0b000040        add     w0, w2, w0
  30:   528aea61        mov     w1, #0x5753                     // #22355
  34:   72a10fc1        movk    w1, #0x87e, lsl #16
  38:   9b217c01        smull   x1, w0, w1
  3c:   d360fc21        lsr     x1, x1, #32
  40:   130c7c22        asr     w2, w1, #12
  44:   131f7c01        asr     w1, w0, #31
  48:   4b010042        sub     w2, w2, w1
  4c:   529c4801        mov     w1, #0xe240                     // #57920
  50:   72a00021        movk    w1, #0x1, lsl #16
  54:   1b017c41        mul     w1, w2, w1
  58:   4b010000        sub     w0, w0, w1
  5c:   b9000be0        str     w0, [sp, #8]
  60:   b9400fe0        ldr     w0, [sp, #12]
  64:   11000400        add     w0, w0, #0x1
  68:   b9000fe0        str     w0, [sp, #12]
  6c:   b9400fe1        ldr     w1, [sp, #12]
  70:   528e0ee0        mov     w0, #0x7077                     // #28791
  74:   72a01780        movk    w0, #0xbc, lsl #16
  78:   6b00003f        cmp     w1, w0
  7c:   54fffcad        b.le    10 <cpu_workload_external_O0+0x10>
  80:   b9400be0        ldr     w0, [sp, #8]
  84:   910043ff        add     sp, sp, #0x10
  88:   d65f03c0        ret

-O3

0000000000000000 <cpu_workload_external_O3>:
   0:   528e0f02        mov     w2, #0x7078                     // #28792
   4:   5292baa4        mov     w4, #0x95d5                     // #38357
   8:   529c4803        mov     w3, #0xe240                     // #57920
   c:   72a01782        movk    w2, #0xbc, lsl #16
  10:   52800000        mov     w0, #0x0                        // #0
  14:   52802465        mov     w5, #0x123                      // #291
  18:   72a043e4        movk    w4, #0x21f, lsl #16
  1c:   72a00023        movk    w3, #0x1, lsl #16
  20:   4a050001        eor     w1, w0, w5
  24:   0b000400        add     w0, w0, w0, lsl #1
  28:   0b000021        add     w1, w1, w0
  2c:   71000442        subs    w2, w2, #0x1
  30:   53067c20        lsr     w0, w1, #6
  34:   9ba47c00        umull   x0, w0, w4
  38:   d364fc00        lsr     x0, x0, #36
  3c:   1b038400        msub    w0, w0, w3, w1
  40:   54ffff01        b.ne    20 <cpu_workload_external_O3+0x20>  // b.any
  44:   d65f03c0        ret

核模块

运行测试的代码如下所示。它在每次迭代之前/之后读取PMCCNTR_EL0，将差异存储在数组中，并在所有试验中打印出最后的min/max时间。函数cpu_workload_external_O0和cpu_workload_external_O3位于外部对象文件中，这些文件分别编译，然后链接到。

#include <linux/init.h>
#include <linux/module.h>
#include <linux/kernel.h>

#include "cpu.h"

static DEFINE_SPINLOCK(lock);

void runBenchmark(int (*benchmarkFunc)(void)){
    // Enable perf counters.
    u32 pmcr;
    asm volatile("mrs %0, pmcr_el0" : "=r" (pmcr));
    asm volatile("msr pmcr_el0, %0" : : "r" (pmcr|(1)));

    // Run trials, storing the time of each in `clockDiffs`.
    u32 result = 0;
    #define numtrials 10
    u32 clockDiffs[numtrials] = {0};
    u32 clockStart, clockEnd;
    for(int trial = 0; trial < numtrials; trial++){
        asm volatile("isb; mrs %0, PMCCNTR_EL0" : "=r" (clockStart));
        result += benchmarkFunc();
        asm volatile("isb; mrs %0, PMCCNTR_EL0" : "=r" (clockEnd));

        // Reset PMCCNTR_EL0.
        asm volatile("mrs %0, pmcr_el0" : "=r" (pmcr));
        asm volatile("msr pmcr_el0, %0" : : "r" (pmcr|(((uint32_t)1) << 2)));

        clockDiffs[trial] = clockEnd - clockStart;
    }

    // Compute the min and max times across all trials.
    u32 minTime = clockDiffs[0];
    u32 maxTime = clockDiffs[0];
    for(int ind = 1; ind < numtrials; ind++){
        u32 time = clockDiffs[ind];
        if(time < minTime){
            minTime = time;
        } else if(time > maxTime){
            maxTime = time;
        }
    }

    // Print the result so the benchmark function doesn't get optimized out.
    printk("result: %d\n", result);

    printk("diff: max %d - min %d = %d cycles\n", maxTime, minTime, maxTime - minTime);
}

int init_module(void) {
    printk("enter\n");
    unsigned long flags;
    spin_lock_irqsave(&lock, flags);

    printk("-O0\n");
    runBenchmark(cpu_workload_external_O0);

    printk("-O3\n");
    runBenchmark(cpu_workload_external_O3);

    spin_unlock_irqrestore(&lock, flags);
    return 0;
}

void cleanup_module(void) {
    printk("exit\n");
}

硬件

$ lscpu
Architecture:        aarch64
Byte Order:          Little Endian
CPU(s):              16
On-line CPU(s) list: 0-15
Thread(s) per core:  1
Core(s) per socket:  4
Socket(s):           4
NUMA node(s):        1
Vendor ID:           ARM
Model:               3
Model name:          Cortex-A72
Stepping:            r0p3
BogoMIPS:            166.66
L1d cache:           32K
L1i cache:           48K
L2 cache:            2048K
NUMA node0 CPU(s):   0-15
Flags:               fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 cpuid

$ lscpu --extended
CPU NODE SOCKET CORE L1d:L1i:L2 ONLINE
0   0    0      0    0:0:0      yes
1   0    0      1    1:1:0      yes
2   0    0      2    2:2:0      yes
3   0    0      3    3:3:0      yes
4   0    1      4    4:4:1      yes
5   0    1      5    5:5:1      yes
6   0    1      6    6:6:1      yes
7   0    1      7    7:7:1      yes
8   0    2      8    8:8:2      yes
9   0    2      9    9:9:2      yes
10  0    2      10   10:10:2    yes
11  0    2      11   11:11:2    yes
12  0    3      12   12:12:3    yes
13  0    3      13   13:13:3    yes
14  0    3      14   14:14:3    yes
15  0    3      15   15:15:3    yes

$ numactl --hardware
available: 1 nodes (0)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
node 0 size: 32159 MB
node 0 free: 30661 MB
node distances:
node   0
  0:  10

样品测量

下面是内核模块一次执行的一些输出：

[902574.112692] kernel-module: running on cpu 15                                                                                                                                      
[902576.403537] kernel-module: trial 00: 309983568 74097394 98796602 <-- max
[902576.403539] kernel-module: trial 01: 309983562 74097397 98796597                                                                                                                  
[902576.403540] kernel-module: trial 02: 309983562 74097397 98796597                                                                                                                  
[902576.403541] kernel-module: trial 03: 309983562 74097397 98796597
[902576.403543] kernel-module: trial 04: 309983562 74097397 98796597
[902576.403544] kernel-module: trial 05: 309983562 74097397 98796597                                                                                                                  
[902576.403545] kernel-module: trial 06: 309983562 74097397 98796597
[902576.403547] kernel-module: trial 07: 309983562 74097397 98796597
[902576.403548] kernel-module: trial 08: 309983562 74097397 98796597
[902576.403550] kernel-module: trial 09: 309983562 74097397 98796597                                                                                                                  
[902576.403551] kernel-module: trial 10: 309983562 74097397 98796597
[902576.403552] kernel-module: trial 11: 309983562 74097397 98796597
[902576.403554] kernel-module: trial 12: 309983562 74097397 98796597                                                                                                                  
[902576.403555] kernel-module: trial 13: 309849076 74097403 98796630 <-- min
[902576.403557] kernel-module: trial 14: 309983562 74097397 98796597                                                                                                                  
[902576.403558] kernel-module: min time: 309849076
[902576.403559] kernel-module: max time: 309983568                                                                                                                                    
[902576.403560] kernel-module: diff: 134492

对于每一次试验，报告的值是:循环# (0x11)，L1D访问# (0x04)，L1I访问# (0x14)。我使用的是本臂PMU参考的11.8节)。

Answer 1

在最近的Linux内核中，自动NUMA页面迁移机制周期性地关闭TLB条目，以便监视NUMA的本地性。TLB重新加载会减慢O0代码的速度，即使数据保留在L1DCache中。

不应在内核页上激活页迁移机制。

检查是否启用了自动NUMA页面迁移。

$ cat /proc/sys/kernel/numa_balancing

你可以用

$ echo 0 > /proc/sys/kernel/numa_balancing

Answer 2

你的方差是6*10^-4。虽然令人震惊的是，超过1.3*10^-6，一旦您的程序与缓存，它涉及到许多同步操作。同步总是意味着浪费时间。

有趣的是，您的-O0，-O3比较如何模仿L1缓存命中大约2倍于寄存器引用的一般规则。平均O3运行时间是O0运行时间的51.70%。当你应用较低/更高的方差，我们有(O3-200)/(O0+158386)，我们看到一个提高到51.67%。

简而言之，是的，缓存永远不会是确定性的；并且您看到的低方差与与较慢的设备同步应该达到的要求是一致的。与更确定的寄存器专用机器相比，这只是一个很大的差异。