Profiler: Профилирование кода — Разработка программ

Содержание

Профилирование кода — Разработка программ

Профилирование — это сбор характеристик программы во время ее выполнения. При профилировании замеряется время выполнения и количество вызовов отдельных функций и строк в коде программы. При помощи этого инструмента программист может найти наиболее медленные участки кода и провести их оптимизацию.

Профилирование можно проводить на обычном графике в торговой платформе, а также на исторических данных при помощи тестера стратегий. В первом случае программа будет запущена на графике, который обновляется в режиме реального времени. Вы сможете проверить, как поведет себя программа в реальных условиях использования. Во втором случае, программа будет запущена в тестере стратегий в визуальном режиме. Преимущество этого способа в том, что вам не потребуется ждать поступления реальных данных с торгового сервера или наступления определенных торговых условий.

Многие программы, в особенности индикаторы, осуществляют какие-либо расчеты только при приходе нового тика (OnTick, OnCalculate). Таким образом, для оценки производительности приходится ждать поступления новых тиков в режиме реального времени. Используя профилирование на исторических данных, вы можете сразу давать нужную нагрузку и проверять работу программ даже в выходные дни, когда рынки закрыты.

Как происходит профилирование

Для профилирования используется метод «Sampling». Профилировщик делает паузы в работе MQL-программы (~1000 раз в секунду) и собирает статистику того, сколько раз пауза пришлась на тот или иной участок кода. В том числе анализируются стеки вызовов, чтобы определить «вклад» каждой функции в общее время работы кода. В конце профилирования вы получаете информацию о том, сколько раз была выполнена пауза и сколько раз каждая из функций оказывалась в стеке вызовов:

  • Общая активность ЦП [единица измерения, %] — общее количество «появления» функции в стеке вызовов.
  • Собственная активность ЦП [единица измерения, %] — количество «пауз», которые произошли непосредственно внутри указанной функции. Этот счетчик наиболее важен для определения «узких» мест, поскольку по статистике остановка чаще происходит в тех участках программы, которые требуют большего процессорного времени.

Sampling — это легковесный и точный метод. В отличие от других, он не вносит никаких изменений в анализируемый код, которые могли бы повлиять на скорость его работы.

Настройки профилирования

По умолчанию профилируемая программа запускается на текущем открытом графике в торговой платформе. В случае профилирования на исторических данных, используются текущие настройки тестера стратегий. В настройках MetaEditor вы можете задать любой другой график и переопределить некоторые настройки тестирования.

Здесь же можно включить или отключить инлайнинг (встраивание) функций при компиляции. При инлайнинге код функций помещается непосредственно в место их вызова, что позволяет добиться существенного ускорения при работе программы. Однако это затрудняет профилирование функций. Чтобы получить отчет по «чистым» функциям, вы можете отключить инлайнинг.

Опция отключает только явный инлайнинг. Функции, неявно сгенерированные компилятором, могут остаться. В отчете они будут отображаться с префиксом [inlined].

Чтобы увеличить объем детализации отчета о профилировании, можно отключать режим оптимизации кода. Без оптимизации скорость кода может упасть кратно, но взамен можно увидеть более обширное покрытие кода. При использовании учитывайте, что узкие места кода будут неточными.

Возможность управления оптимизацией кода есть также в настройках проектов.

  • Если в проекте оптимизация отключена, то новая опция игнорируется — для профилировки оптимизация всегда выключена (в том числе инлайнинг).
  • Если в проекте оптимизация включена, то при компиляции под профилировку новая опция будет учитываться.

Запуск профилирования #

Откройте файл исходного кода программы (MQ4 или MQ5). В меню «Отладка» или на панели инструментов «Стандартная» нажмите » Начать профилирование на реальных данных» или » Начать профилирование на исторических данных».

После этого автоматически будет скомпилирована специальная версия программы для профилирования. В зависимости от выбранного типа профилирования программа будет запущена на обычном графике в торговой платформе или в тестере стратегий.

  • По умолчанию, приложение запускается на графике EURUSD h2. Для запуска на другом символе и периоде, укажите их на вкладке «Отладка» в настройках MetaEditor.
  • При профилировании на истории всегда используется невизуальный режим тестера. Визуальный режим практически не имеет смысла, поскольку основные ресурсы тратятся на отрисовку, а не расчеты внутри MQL-программы

После запуска поработайте некоторое время с приложением, максимально используя все его функции. Это необходимо для того, чтобы профилировщик смог замерить время выполнения всех функций и строк программы.

Далее остановите профилирование: удалите программу с графика или нажмите » Завершить профилирование» меню «Отладка» или на панели инструментов «Стандартная».

Для получения более точных результатов профилирования рекомендуется вручную удалять программу с графика вместо использования команды » Завершить профилирование».

Просмотр результатов профилирования

После завершения профилирования его результаты будут открыты во вкладке «Профилировщик» окна «Инструменты». Также для наглядности результаты отображаются непосредственно в коде — путем подсветки строк с функциями. Чем ярче цвет подсветки, тем больше времени потребовалось для выполнения функции. Так вы можете быстро визуально оценить наиболее узкие места программы.

Отчет профилирования представлен в виде функций или строк программы, для каждой из которых доступно два показателя:

  • Общая активность ЦП [единица измерения, %] — общее количество «появления» функции в стеке вызовов.
  • Собственная активность ЦП [единица измерения, %] — количество «пауз», которые произошли непосредственно внутри указанной функции. Этот счетчик наиболее важен для определения «узких» мест, поскольку по статистике остановка чаще происходит в тех участках программы, которые требуют большего процессорного времени.

Для показателя выводится абсолютное количество и процент от общего количества.

По умолчанию в списке показываются крупные функции, расположенные на верхний уровнях. Для перехода к более мелким, дважды нажмите на строку.

Отчет профилирования можно посмотреть в двух режимах: по вызовам и по строкам. Второй способ позволяет исследовать с максимальной детализацией — находить не только самые медленные функции, но и самые медленные их части. Для переключения между режимами используйте контекстное меню.

Для удобства различные элементы языка MQL отображаются в отчете иконками:

Помимо указанных типов функций, в профилировщике отображаются:

  • @global_initializations — информация по инициализации всех глобальных переменных.
  • @global_deinitializations — информация по деинициализации всех глобальных переменных.

Номер строки и путь к файлу, где расположена функция, можно посмотреть при наведении курсора мыши на строку в отчете. Чтобы перейти к просмотру функции в файле, дважды щелкните на ней левой кнопкой мыши.

В профилировщике отображаются не все функции, а только те, что были вызваны во время работы программы.

Контекстное меню #

В контекстном меню доступны следующие команды:

  • Открыть — перейти к строке или функции в файле исходного кода. Это же действие можно выполнить двойным кликом мышью или нажатием Enter.
  • Развернуть все — развернуть все свернутые функции.
  • Свернуть все —  свернуть все развернутые функции.
  • Функции по строкам — перейти в режим просмотра результатов профилирования по строкам.
  • Функции по вызовам —  перейти в режим просмотра результатов профилирования по вызовам.
  • Экспорт — экспортировать результаты профилирования в формате Open XML (MS Office Excel), HTML (Internet Explorer) или CSV (текстовый файл).
  • Авторазмер — включить/выключить автоматическую установку размеров полей. Это же действие выполняется клавишей «A».
  • Сетка — включить/выключить сетку, разделяющую поля. Это же действие выполняется клавишей «G».

 

Profiler | Watch Dogs Вики

Profiler[1] — инструмент, который использует Эйден Пирс. Profiler позволяет ему получить доступ к любой личной информации через систему ctOS. Также с помощью него можно открывать побочные задания. В игре Profiler представляется как скрытое оружие.

Возможности

Profiler имеет восемь функций управления городом. Каждая функция требует своего количества заряда батареи. Тем самым вы не можете злоупотреблять Profiler’ом, а должны грамотно использовать его возможности, чтобы не разрядить в самый нужный момент. Почти все способности требуют примерно две секунды на взлом.

Возможности (по часовой):

  • Генератор Помех — отключает все коммуникации в пределах определённого радиуса
  • Разведение мостов — возможность поднять или опустить разводные мосты или барьеры на дорогах
  • Взлом светофоров — возможность переключать сигналы светофора
  • Взрыв Паровых труб — возможность взорвать канализационные или водопроводные трубы
  • Управление поездами (Надземкой) — возможность управлять надземным метро
  • Блэкаут — возможность отключить свет во всем городе на некоторое время. Удобно при побеге или незаметном проникновении на охраняемую территорию
  • Управление трансформаторами — возможность отключить свет в определённом районе.

Также с помощью Profiler’а можно прослушивать мобильные телефоны, однако такую возможность нельзя выбрать в его меню. Ещё можно взламывать банковские счета и получать деньги в банкоматах. Также можно взламывать камеры, и использовать их для вторичного взлома (взлом при наблюдении через камеру). Кроме того, именно Profiler используется для подрыва дистанционно заложенной взрывчатки. Именно с помощью Profiler’а Эйден угоняет машины, а также взламывает радиоприёмники для скачивания музыки и дальнейшего воспроизведения в автомобилях.

Приложения

Также на Profiler можно будет скачивать и устанавливать приложения за внутриигровые деньги. Некоторые из них будут иметь функцию дополненой реальности. Вот несколько из них:

  • NVZN — игра, имеющая функцию дополненой реальности. На жителей Чикаго нападают инопланетяне, и с помощью Profiler’а нужно от них отбиваться. В геймплейном видео двое людей играли в это.
  • Cash Run — тоже игра в дополненной реальности. В ней предстоит собирать монетки и избегать красных черепов при помощи паркур-навыков персонажа. Целью игры является побить свой рекорд времени.

Деловые:

  • «Горячие местечки города» (англ. City Hotspot) — это приложение поможет находить полезные места и конспиративные квартиры.
  • «Помощник по выживанию» (англ. Survival Guide) — приложение, работающее в подземках, которое поможет освоиться в системах взлома или использовании предметов.

Интересные факты

  • Клара Лилл обновила Profiler Эйдену во время задания «Открой свой мир».

Примечания

Галерея

Pilot Profiler — Система мониторинга распределения материала в стенках контейнера — Agr International

Pilot Profiler® — Система измерения распределения толщины материала в выдувной машине позволяет получить в реальном времени обратную связь по результатам измерений ПЭТ контейнеров в момент их изготовления и по каждому отдельному контейнеру. Система обеспечивает высокую точность данных о распределении материала, необходимую для снижения массы тары, управления качеством и обеспечения функции управления современными выдувными машинами. Она совместима со всеми основными марками ротационных выдувных машин. Система Pilot Profiler оборудована компактной бесконтактной измерительной системой, расположенной внутри выдувной машины и предназначенной для измерения толщины стенок бутылок после их извлечения из пресс-формы. Эта система может использовать до 32-х датчиков, что позволяет измерить исключительно точный профиль всей боковой стенки контейнера. Системы Pilot имеет следующие преимущества: Возможность контроля отклонений в распределении материала в любом месте контейнера. Улучшенные характеристики управления и контроля за выдувной машиной. Улучшенные возможности для профилактического обслуживания и диагностики. Возможность выявления отклонений в свойствах материалов, проблем с технологическим процессом и событий случайного характера по мере их возникновения. Сокращение времени вывода выдувной машины на рабочий режим. Исключение разрушающих испытаний. Возможности для проведения мероприятий по активному снижению массы контейнера. Сокращение объемов задержанной продукции, отходов и повторного использования ПЭТ. Характеристики: Измерения непосредственно в выдувной машине. До 32 датчиков тлщины. Многоуровневые предельные значения для управления технологическим процессом. Интеграция с системой отбраковки выдувной машины для удаления бутылок, не соответствующих спецификации. Корреляция результатов с номером пресс-формы и шпинделя. Удобный для понимания пользовательский интерфейс. Производительность до 100 000 бутылок в час. Не требуется регулировка датчиков под каждый вид бутылок.  Совместимость со всеми основными марками ротационных выдувных машин. Совместимость с автоматизированной системой управления выдувной машиной Process Pilot компании Agr.

“We operate a such high speeds that manual corrections can’t be done fast enough…When an operator monitors and manages the blowmolder, he has to analyze a set of data before making any major change.  It’s not nearly as efficient.» — Sid Khanna, Manager, Manufacturing Solutions, Niagara Bottling«I see the Process Pilot as a multiplier…If I had to do my own section weights on a complete round of bottles, it would take half an hour, but the Agr system does it in less than 30 seconds…It multiplies our skillset — freeing up our process engineers from closely monitoring the blowmolder to do other things.»  — Damon Choate, Manufacturing Technology Specialist, Niagara Bottling“Pilot is easy to install.  Operators learn to use the system quickly.  Pilot doesn’t require line space and fits nicely within the blowmolder.  Pilot provides IMMEDIATE visual process feedback.” «Ultimately, Pilot helps Coca Cola Enterprises improve its blowmolding process.  This results in significant financial savings in both material and labor.  Pilot is a total quality and process control solution!”  (CCE Netherlands)                                          «If accuracy of measurements are almost equal to off-line . . . AGR machine posses enough inspection function with high accuracy for each and all production bottle data . . .”  (Suntory)Agr Customers

О Cloud Profiler  | Облако Google

Общеизвестно, что сложно понять производительность производственных систем. Попытки измерить производительность в тестовых средах обычно не приносят результата. воспроизвести давление на производственную систему. Микробенчмаркинг деталей вашего приложения иногда выполнимо, но также обычно не удается воспроизвести рабочую нагрузку и поведение производственной системы.

Непрерывное профилирование производственных систем — эффективный способ обнаружения где ресурсы, такие как циклы ЦП и память, потребляются во время работы службы. в его рабочей среде.Но профилирование добавляет дополнительную нагрузку на производственная система: для того, чтобы быть приемлемым способом обнаружения закономерностей потребления ресурсов дополнительная нагрузка профилирования должна быть небольшой.

Cloud Profiler — это статистический профилировщик с низкими издержками, который постоянно собирает информацию об использовании ЦП и выделении памяти из вашего производственные приложения. Он приписывает эту информацию исходному коду который его сгенерировал, помогая вам идентифицировать части вашего приложения, которые потребляет больше всего ресурсов и иным образом освещает ваши приложения рабочие характеристики.

Доступные типы профилирования

Cloud Profiler поддерживает различные типы профилирования на основе язык, на котором написана программа. В следующей таблице приведены сводные данные поддерживаемые типы профилей по языкам:

Тип профиля Перейти Ява Node.js Питон
Процессорное время Д Д Д
Куча Д Д Д
Выделенная куча Д
Конфликт Д
Резьба Д
Настенное время Д Д Д

Для получения полной информации о языковых требованиях и любых ограничениях, см. страницу с инструкциями по языку.Дополнительные сведения об этих типах профилей см. Концепции профилирования.

Поддерживаемые конфигурации

При настройке приложения для сбора данных профиля вы включаете специфичный для языка профилирующий агент. В следующей таблице приведены поддерживаемые среды:

Окружающая среда Перейти Ява Node.js Питон
Вычислительный движок Д Д Д Д
Двигатель Google Kubernetes Д Д Д Д
Гибкая среда App Engine Д Д Д Д
Стандартная среда App Engine Д Д Д Д
Датапрок Д
Поток данных Д Д
Вне Google Cloud Д Д Д Д

В следующей таблице приведены поддерживаемые операционные системы:

Операционные системы Перейти Ява узел.js Питон
Linux
glibc реализация стандартной библиотеки C
Д Д Д Д
Linux
musl реализация стандартной библиотеки C
Да Да (Альфа) Да Да (Альфа)

Влияние на производительность

Cloud Profiler создает единый профиль путем сбора данных профилирования, обычно в течение 10 секунд, каждую 1 минуту для одного экземпляра настроенного службы в одной зоне Compute Engine.Если, например, ваш ГКЭ сервис запускает 10 реплик модуля, затем в течение 10 минут создается примерно 10 профилей, и каждый модуль профилируется примерно один раз. Период профилирования рандомизирован, поэтому вариация. Дополнительные сведения см. в разделе Коллекция профилей.

Накладные расходы ЦП и профилирование выделения кучи во время сбор данных составляет менее 5 процентов. Амортизируется в течение срока исполнения а при использовании нескольких реплик службы накладные расходы обычно меньше. чем 0.5 процентов, что делает его доступным вариантом для постоянного профилирования. в производственных системах.

Компоненты

Cloud Profiler состоит из агента профилирования, который собирает данные и интерфейс консоли в Google Cloud, который позволяет просматривать и анализировать данные, собранные агентом.

Агент профилирования

Вы устанавливаете агент на виртуальные машины, где находится ваше приложение. бежит. Агент обычно поставляется в виде библиотеки, которую вы подключаете к своему приложение при его запуске.Агент собирает данные профилирования во время работы приложения.

Для получения информации о запуске агента Cloud Profiler см.:

Интерфейс профилировщика

После того, как агент соберет некоторые данные профилирования, вы можете использовать Интерфейс профилировщика, чтобы увидеть, как статистика для процессора и памяти использование коррелирует с областями вашего приложения.

Данные профиля хранятся 30 дней, поэтому вы может анализировать данные о производительности за периоды до последнего 30 дней. Профили можно скачивать на длительный срок хранилище.

Для получения информации об использовании интерфейса Profiler см. Использование интерфейса Профилировщика.

Квоты и лимиты

Для получения информации о просмотре и управлении вашими квотами Profiler, см. Квоты и лимиты.

Безопасность данных

Cloud Profiler — это служба, поддерживаемая VPC Service Controls. Для большего информация см. Документация по управлению услугами VPC.

Профилировщик Android  | Разработчики Android

Профилировщик Android в Android Studio 3.0 и выше заменяет Android Инструменты монитора. Инструменты Android Profiler предоставляют данные в режиме реального времени, чтобы помочь вам понять, как ваше приложение использует ресурсы ЦП, памяти, сети и аккумулятора.

Подробные сведения о каждом из профилировщиков см. в следующих разделах:

Android Profiler совместим с Android 5.0 (уровень API 21) и выше.

См. следующее видео для ознакомления с Android Profiler.

Чтобы открыть окно Profiler , выберите View > Tool Windows > Profiler или нажмите Профиль на панели инструментов.Если появится запрос Select Deployment В диалоговом окне Target выберите устройство, на котором нужно профилировать ваше приложение. Если у вас есть подключили устройство через USB, но не видите его в списке, убедитесь, что у вас есть включена отладка по USB. Если вы используете Android-эмулятор или рутированное устройство, Android Profiler перечисляет все запущенные процессов, даже если они не поддаются отладке. Когда вы запускаете отлаживаемое приложение, этот процесс выбран по умолчанию.

Android Profiler продолжает собирать данные профилирования до тех пор, пока вы не отключите устройство или нажмите Завершить сеанс .

Рисунок 1. Общее представление временной шкалы Android Profiler

1 Android Profiler показывает процесс и устройство в настоящее время профилируется.

2 На панели Sessions выберите, какой сеанс просмотреть или начать новый сеанс профилирования.

3 Используйте кнопки масштабирования, чтобы контролировать временную шкалу для просмотра или используйте кнопку Прикрепить к прямой трансляции , чтобы перейти в режим реального времени. обновления.

4 На временной шкале событий отображаются события, связанные с пользователем. ввод, включая действия с клавиатурой, изменения регулировки громкости и экран вращения.

5 Общее представление временной шкалы, которое включает графики для ЦП, памяти, сети и использования энергии.

В этом общем представлении временной шкалы отображаются только графики временной шкалы. Чтобы получить доступ к подробные инструменты профилирования, щелкните график, соответствующий производительности данные, которые вы хотите проверить. Например, чтобы получить доступ к инструментам для проверки кучи и отслеживать выделение памяти, щелкните график Память .

Не все данные профилирования видны по умолчанию. Если вы видите сообщение, которое говорит «Расширенное профилирование недоступно для выбранного процесса», вы можете включите расширенное профилирование в конфигурации запуска, чтобы просмотреть дополнительные данные.

Сеансы

Вы можете сохранить данные Profiler как сеансы , которые сохраняются до тех пор, пока вы не выйти из Android Studio. Путем записи информации о профилировании в нескольких сеансах и переключаясь между ними, вы можете сравнить использование ресурсов в различных сценариях.

  • Чтобы начать новый сеанс, нажмите Начать новый сеанс профилирования кнопка и выберите процесс приложения в появившемся раскрывающемся меню.

    Когда ты записать след или захватить кучи, Android Studio добавляет эти данные (вместе с сетью вашего приложения активность) как отдельная запись в текущем сеансе.

  • Чтобы прекратить добавление данных в текущий сеанс, нажмите Остановить текущий сеанс профилирования .

  • Чтобы импортировать трассировку, экспортированную из предыдущего запуска Android Studio, нажмите Начать новый сеанс профилировщика и выберите Загрузить из файла .

Включить дополнительную поддержку старых устройств (уровень API

< 26)

Чтобы показать вам дополнительные данные профилирования при работе устройства с Android 7.1 или ниже , Android Studio должна внедрить логику мониторинга в ваше скомпилированное приложение. Эти дополнительные данные профилирования включают следующее:

  • Временная шкала событий во всех окнах профилировщика
  • Количество выделенных объектов в Memory Profiler
  • События сборки мусора в Memory Profiler
  • Подробная информация обо всех переданных файлах в Network Profiler
Примечание. Эти функции доступны по умолчанию, если ваше устройство работает под управлением Android. 8.0 или выше.

Чтобы включить дополнительную поддержку старых устройств, выполните следующие действия:

  1. Выберите Run > Edit Configurations .
  2. Выберите модуль приложения на левой панели.
  3. Перейдите на вкладку Профилирование и установите флажок Включить дополнительную поддержку для старые устройства (уровень API < 26) .
  4. Соберите и снова запустите приложение.

Включение дополнительной поддержки старых устройств делает процесс сборки медленнее, поэтому вам следует включать его только тогда, когда вы хотите начать профилирование своего приложения.

Примечание. Дополнительная поддержка старых устройств недоступна для собственного кода на устройства под управлением Android 9 или более ранней версии. Если ваше приложение является чисто нативным таргетингом на приложение Android 9 или более ранней версии (т. е. не имеет класса Java Activity ), дополнительные профилирующие данные недоступны. Если ваше приложение использует JNI, некоторые доступны данные профилирования, такие как временная шкала событий, сборка мусора событий, объектов, размещенных на Java, и сетевой активности на основе Java, но не может обнаруживать собственные распределения и сетевую активность.

Запуск автономных профилировщиков

Автономные профилировщики Android Studio позволяют вам профилировать ваше приложение без запуск полной Android Studio IDE.

Чтобы запустить автономные профилировщики, выполните следующие действия:

  1. Убедитесь, что профилировщик в настоящее время не запущен в Android Studio.
  2. Перейдите в каталог установки и перейдите в каталог bin :

    Windows/Linux : <папка-установки-студия> /bin

    macOS : /Contents/bin

  3. В зависимости от вашей ОС запустите профайлер .exe или profiler.sh . Android-студия появляется заставка.

    После исчезновения заставки открывается окно профилировщика:

  4. Запустите эмулятор Android или подключите устройство Android и дождитесь экран для загрузки. Чтобы запустить эмулятор из командной строки, см. Запустите эмулятор из командной строки. Если вы запускаете эмулятор из Android Studio, обязательно чтобы закрыть Android Studio после запуска эмулятора.

    В меню автономного профилировщика нажмите кнопку кнопку и все ваши подключенные устройства и теперь должны отображаться эмуляторы:

    В качестве примера откройте Карты Google в эмуляторе.Создать новый профиль сеанс, выбрав эмулятор из раскрывающегося списка, а затем выберите com.google.android.apps.maps (…) . Это запускает сеанс профилирования.

Когда вы взаимодействуете с картой, сенсорные события и загрузка ЦП отображаются в профайлер. Нажмите на графики CPU, Memory, Network или Energy, чтобы увидеть больше. Детали.

Нажмите кнопку, чтобы завершить сеанс профилирования.

Profiler :: Документация по инструментарию CUDA

Общие инструкции уровня деформации
Achieve_occupancy Отношение средних активных деформаций за активный цикл к максимальному количеству варпы, поддерживаемые мультипроцессором Мультиконтекст
атомные_транзакции Атомарные и редукционные транзакции глобальной памяти Мультиконтекст
atomic_transactions_per_request Среднее количество атомарных и редукционных транзакций глобальной памяти, выполненных для каждая атомарная и редукционная инструкция Мультиконтекст
филиал_эффективность Отношение нерасходящихся ветвей к общему количеству ветвей, выраженное как процент Мультиконтекст
cf_executed Количество выполненных инструкций потока управления Мультиконтекст
cf_fu_utilization Уровень использования многопроцессорных функциональных модулей, выполняющих инструкции потока управления по шкале от 0 до 10 Мультиконтекст
cf_issue Количество выданных инструкций потока управления Мультиконтекст
double_precision_fu_utilization Уровень использования многопроцессорных функциональных модулей, выполняющих инструкции двойной точности с плавающей запятой по шкале от 0 до 10 Мультиконтекст
dram_read_bytes Всего байтов, прочитанных из DRAM в кэш L2 Мультиконтекст
dram_read_throughput Скорость чтения памяти устройства.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0 и 6.1. Мультиконтекст
dram_read_transactions Транзакции чтения памяти устройства. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0 и 6.1. Мультиконтекст
драм_утилизация Уровень использования памяти устройства относительно пикового использования на шкала от 0 до 10 Мультиконтекст
драм_запись_байт Всего байт записано из кэша L2 в DRAM Мультиконтекст
dram_write_throughput Скорость записи в память устройства.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0 и 6.1. Мультиконтекст
dram_write_transactions Транзакции записи в память устройства. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0 и 6.1. Мультиконтекст
ecc_throughput Пропускная способность ECC из L2 в DRAM.Это доступно для вычислительных возможностей 6.1. Мультиконтекст
ecc_transactions Количество транзакций ECC между L2 и DRAM. Это доступно для вычислительных возможностей 6.1. Мультиконтекст
подходящие_варпы_за_цикл Среднее количество варпов, которые могут быть созданы за активный цикл Мультиконтекст
flop_count_dp Количество операций с плавающей запятой двойной точности, выполненных потоки (сложение, умножение и умножение-накопление).Каждая операция умножения-накопления вносит 2 в счет. Мультиконтекст
flop_count_dp_add Количество операций сложения с плавающей запятой двойной точности, выполненных непредикативные потоки. Мультиконтекст
flop_count_dp_fma Количество операций умножения с накоплением с плавающей запятой двойной точности выполняется непредикативными потоками.Каждая операция умножения с накоплением вносит 1 в счет. Мультиконтекст
flop_count_dp_mul Количество операций умножения двойной точности с плавающей запятой, выполненных непредикативные потоки. Мультиконтекст
flop_count_hp Количество операций с плавающей запятой половинной точности, выполненных потоки (сложение, умножение и умножение-накопление).Каждая операция умножения-накопления вносит 2 в счет. Мультиконтекст
flop_count_hp_add Количество операций сложения с плавающей запятой половинной точности, выполненных непредикативные потоки. Мультиконтекст
flop_count_hp_fma Количество выполненных операций умножения с накоплением с плавающей запятой половинной точности непредикативными потоками.Каждая операция умножения с накоплением вносит 1 в считать. Мультиконтекст
flop_count_hp_mul Количество операций умножения с плавающей запятой половинной точности, выполненных непредикативные потоки. Мультиконтекст
flop_count_sp Количество операций с плавающей запятой одинарной точности, выполненных потоки (сложение, умножение и умножение-накопление).Каждая операция умножения-накопления вносит 2 в счет. В счет не входят спецоперации. Мультиконтекст
flop_count_sp_add Количество операций сложения с плавающей запятой одинарной точности, выполненных непредикативные потоки. Мультиконтекст
flop_count_sp_fma Количество операций умножения с накоплением с плавающей запятой одинарной точности выполняется непредикативными потоками. Каждая операция умножения с накоплением вносит 1 в счет. Мультиконтекст
flop_count_sp_mul Количество операций умножения одинарной точности с плавающей запятой, выполненных непредикативные потоки. Мультиконтекст
flop_count_sp_special Количество специальных операций одинарной точности с плавающей запятой, выполненных непредикативные потоки. Мультиконтекст
flop_dp_efficiency Отношение достигнутых к пиковым операциям с плавающей запятой двойной точности Мультиконтекст
флоп_хп_эффективность Отношение достигнутых к пиковым операциям половинной точности с плавающей запятой Мультиконтекст
flop_sp_efficiency Отношение достигнутых к пиковым операциям одинарной точности с плавающей запятой Мультиконтекст
gld_efficiency Отношение запрошенной пропускной способности глобальной памяти к требуемой глобальной загрузке памяти пропускная способность, выраженная в процентах. Мультиконтекст
gld_requested_throughput Запрошенная пропускная способность загрузки глобальной памяти Мультиконтекст
gld_throughput Глобальная пропускная способность памяти Мультиконтекст
gld_transactions Количество транзакций загрузки глобальной памяти Мультиконтекст
gld_transactions_per_request Среднее число транзакций загрузки глобальной памяти, выполненных для каждого глобального нагрузка на память. Мультиконтекст
global_atomic_requests Общее количество глобальных атомарных (Atom и Atom CAS) запросов от Мультипроцессор Мультиконтекст
global_hit_rate Частота попаданий для глобальных загрузок в унифицированном кэше l1/tex.Значение показателя может быть неверным, если malloc используется в ядре. Мультиконтекст
global_load_requests Общее количество запросов глобальной загрузки от многопроцессорного Мультиконтекст
global_reduction_requests Общее количество запросов глобального сокращения от многопроцессорного Мультиконтекст
global_store_requests Общее количество запросов глобального хранилища от Multiprocessor.это не включает атомарные запросы. Мультиконтекст
gst_efficiency Отношение запрошенной пропускной способности хранилища глобальной памяти к требуемой глобальной памяти пропускная способность магазина, выраженная в процентах. Мультиконтекст
gst_requested_throughput Запрошенная пропускная способность хранилища глобальной памяти Мультиконтекст
gst_throughput Пропускная способность хранилища глобальной памяти Мультиконтекст
gst_transactions Количество транзакций хранилища глобальной памяти Мультиконтекст
gst_transactions_per_request Среднее количество транзакций сохранения глобальной памяти, выполненных для каждого глобального хранилище памяти Мультиконтекст
half_precision_fu_utilization Уровень использования многопроцессорных функциональных блоков, выполняющих 16-битные инструкции с плавающей запятой по шкале от 0 до 10 Мультиконтекст
inst_bit_convert Количество инструкций преобразования битов, выполненных непредикативными потоками Мультиконтекст
inst_compute_ld_st Количество вычислительных инструкций загрузки/сохранения, выполненных непредикативными потоки Мультиконтекст
inst_control Количество инструкций потока управления, выполненных непредикативными потоками (переход, филиал и т.д.) Мультиконтекст
inst_executed Количество выполненных инструкций Мультиконтекст
inst_executed_global_atomics Инструкции по уровню деформации для глобального атома и атома cas Мультиконтекст
inst_executed_global_loads Инструкции по уровню деформации для глобальных нагрузок Мультиконтекст
inst_executed_global_reductions Инструкции по уровню деформации для глобальных редукций Мультиконтекст
inst_executed_global_stores Инструкции по уровню деформации для глобальных хранилищ Мультиконтекст
inst_executed_local_loads Инструкции по уровню деформации для локальных нагрузок Мультиконтекст
inst_executed_local_stores Инструкции по уровню деформации для местных магазинов Мультиконтекст
inst_executed_shared_atomics для атома и атома CAS Мультиконтекст
inst_executed_shared_loads Инструкции по уровню деформации для общих нагрузок Мультиконтекст
inst_executed_shared_stores Инструкции по уровню деформации для общих хранилищ Мультиконтекст
inst_executed_surface_atomics Инструкции по уровню деформации для поверхностного атома и атома cas Мультиконтекст
inst_executed_surface_loads Инструкции по уровню деформации для поверхностных нагрузок Мультиконтекст
inst_executed_surface_reductions Инструкции по уровню деформации для уменьшения поверхности Мультиконтекст
inst_executed_surface_stores Инструкции по уровню деформации для наземных складов Мультиконтекст
inst_executed_tex_ops Инструкции по уровню деформации для текстуры Мультиконтекст
inst_fp_16 Количество инструкций с плавающей запятой половинной точности, выполненных потоки (арифметика, сравнение и т.) Мультиконтекст
inst_fp_32 Количество инструкций с плавающей запятой одинарной точности, выполненных непредикативные потоки (арифметика, сравнение и т. д.) Мультиконтекст
inst_fp_64 Количество инструкций двойной точности с плавающей запятой, выполненных непредикативные потоки (арифметика, сравнение и т. д.).) Мультиконтекст
inst_integer Количество целочисленных инструкций, выполненных непредикативными потоками Мультиконтекст
inst_inter_thread_communication Количество инструкций межпотоковой связи, выполненных непредикативными потоки Мультиконтекст
inst_issued Количество выданных инструкций Мультиконтекст
inst_misc Количество различных инструкций, выполняемых непредикативными потоками Мультиконтекст
inst_per_warp Среднее количество инструкций, выполняемых каждым варпом Мультиконтекст
inst_replay_overhead Среднее количество повторов для каждой выполненной инструкции Мультиконтекст
МПК Инструкции, выполняемые за цикл Мультиконтекст
issue_slot_utilization Процент слотов выдачи, выдавших хотя бы одну инструкцию, усредненный по все циклы Мультиконтекст
вопрос_слоты Количество использованных слотов выдачи Мультиконтекст
выдан_ipc Инструкции, выдаваемые за цикл Мультиконтекст
l2_atomic_throughput Пропускная способность чтения памяти в кэше L2 для атомарного и сокращения Запросы Мультиконтекст
l2_atomic_transactions Транзакции чтения памяти обнаружены в кэше L2 для атомарного и сокращения Запросы Мультиконтекст
l2_global_atomic_store_bytes байт записано в L2 из унифицированного кеша для глобальных атомарных вычислений (ATOM и ATOM КАС) Мультиконтекст
l2_global_load_bytes байт считано из L2 на предмет промахов в Unified Cache для глобальных загрузок Мультиконтекст
l2_global_reduction_bytes байт записано в L2 из унифицированного кэша для глобальных сокращений Мультиконтекст
l2_local_global_store_bytes байт записано в L2 из Unified Cache для локальных и глобальных хранилищ.Это делает не включает глобальную атомарность. Мультиконтекст
l2_local_load_bytes байт считано из L2 на предмет промахов в Unified Cache для локальных загрузок Мультиконтекст
l2_read_throughput Пропускная способность чтения памяти в кэше L2 для всех запросов на чтение Мультиконтекст
l2_read_transactions Транзакции чтения памяти видны в кэше L2 для всех запросов на чтение Мультиконтекст
l2_surface_atomic_store_bytes байт передано между Unified Cache и L2 для поверхностных атомарных вычислений (ATOM и АТОМ КАС) Мультиконтекст
l2_surface_load_bytes байт считано из L2 на предмет промахов в Unified Cache для поверхностных нагрузок Мультиконтекст
l2_surface_reduction_bytes байт записано в L2 из Unified Cache для сокращения поверхности Мультиконтекст
l2_surface_store_bytes байт записано в L2 из Unified Cache для поверхностных хранилищ.это не включает поверхностные атомы. Мультиконтекст
l2_tex_hit_rate Частота попаданий в кэш L2 для всех запросов из кэша текстур Мультиконтекст
l2_tex_read_hit_rate Частота попаданий в кэш L2 для всех запросов на чтение из кэша текстур.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0 и 6.1. Мультиконтекст
l2_tex_read_throughput Пропускная способность чтения памяти в кэше L2 для запросов на чтение из текстуры тайник Мультиконтекст
l2_tex_read_transactions Транзакции чтения памяти обнаружены в кэше L2 для запросов на чтение из текстуры тайник Мультиконтекст
l2_tex_write_hit_rate Частота попаданий в кэш L2 для всех запросов на запись из кэша текстур.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0 и 6.1. Мультиконтекст
l2_tex_write_throughput Пропускная способность при записи в память в кэше L2 для запросов на запись из текстуры тайник Мультиконтекст
l2_tex_write_transactions Транзакции записи в память видны в кэше L2 для запросов на запись из текстуры тайник Мультиконтекст
l2_использование Уровень использования кэша L2 относительно пикового использования на шкала от 0 до 10 Мультиконтекст
l2_write_throughput Пропускная способность при записи в память в кэше L2 для всех запросов на запись Мультиконтекст
l2_write_transactions Транзакции записи в память видны в кэше L2 для всех запросов на запись Мультиконтекст
ldst_executed Количество выполненных операций загрузки и сохранения локальной, глобальной, общей и текстурной памяти инструкции Мультиконтекст
ldst_fu_utilization Уровень использования многопроцессорных функциональных модулей, выполняющих общие инструкции загрузки, общего хранилища и постоянной загрузки по шкале от 0 до 10 Мультиконтекст
ldst_issued Количество выданной локальной, глобальной, общей и текстурной памяти для загрузки и хранения инструкции Мультиконтекст
local_hit_rate Частота попаданий для локальных загрузок и магазинов Мультиконтекст
local_load_requests Общее количество запросов на локальную загрузку от мультипроцессора Мультиконтекст
локальная_нагрузка_пропускная способность Пропускная способность загрузки локальной памяти Мультиконтекст
локальная_загрузка_транзакций Количество транзакций загрузки локальной памяти Мультиконтекст
local_load_transactions_per_request Среднее количество транзакций загрузки локальной памяти, выполненных для каждой локальной памяти нагрузка Мультиконтекст
local_memory_overhead Отношение трафика локальной памяти к общему трафику памяти между L1 и L2 кеши, выраженные в процентах Мультиконтекст
local_store_requests Общее количество запросов локального хранилища от Multiprocessor Мультиконтекст
local_store_throughput Пропускная способность хранилища локальной памяти Мультиконтекст
local_store_transactions Количество транзакций хранилища в локальной памяти Мультиконтекст
local_store_transactions_per_request Среднее количество транзакций сохранения в локальной памяти, выполненных для каждого локального хранилище памяти Мультиконтекст
nvlink_overhead_data_received Отношение служебных данных к общему количеству данных, полученных через NVLink.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_overhead_data_transmitted Отношение служебных данных к общему количеству данных, переданных через NVLink. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_receive_throughput Количество байтов, полученных в секунду через NVLinks.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_total_data_received Всего байтов данных, полученных через NVLinks, включая заголовки. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_total_data_transmitted Всего байтов данных, переданных через NVLinks, включая заголовки.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_total_nratom_data_transmitted Всего байтов атомарных данных без сокращения, переданных через NVLinks. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_total_ratom_data_transmitted Общее сокращение байтов атомарных данных, переданных через NVLinks Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_total_response_data_received Всего байтов данных ответа, полученных через NVLink, данные ответа включают данные для запросов на чтение и результат атомарных запросов без сокращения. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_total_write_data_transmitted Всего байтов записи данных, переданных через NVLinks. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_transmit_throughput Количество байтов, передаваемых в секунду через NVLinks.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_user_data_received Байты пользовательских данных, полученные через NVLinks, не включают заголовки. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_user_data_transmitted байт данных пользователя, передаваемых через NVLinks, не включает заголовки.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_user_nratom_data_transmitted Всего байтов атомарных пользовательских данных без сокращения, переданных через NVLinks. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_user_ratom_data_transmitted Общее сокращение атомарных пользовательских данных, передаваемых через NVLinks.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_user_response_data_received Всего байтов данных ответа пользователя, полученных через NVLink, данные ответа включают данные для запросов на чтение и результат атомарных запросов без сокращения.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
nvlink_user_write_data_transmitted Пользователь записывает байты данных, передаваемые через NVLinks. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0. Устройство
pcie_total_data_received Всего байтов данных, полученных через PCIe Устройство
pcie_total_data_transmitted Всего байтов данных, переданных через PCIe Устройство
общая_эффективность Отношение запрошенной пропускной способности общей памяти к требуемой пропускной способности общей памяти выражается в процентах Мультиконтекст
общая_нагрузка_пропускная способность Общая пропускная способность памяти Мультиконтекст
общая_загрузка_транзакций Количество транзакций загрузки общей памяти Мультиконтекст
shared_load_transactions_per_request Среднее количество транзакций загрузки в общую память, выполненных для каждого загрузка памяти Мультиконтекст
общая_пропускная способность_хранилища Общая пропускная способность хранилища памяти Мультиконтекст
общие_хранилища_транзакций Количество транзакций хранения в общей памяти Мультиконтекст
shared_store_transactions_per_request Среднее количество транзакций хранения в общей памяти, выполненных для каждого хранилище памяти Мультиконтекст
совместно используемое_использование Уровень использования общей памяти относительно пикового использования на шкала от 0 до 10 Мультиконтекст
single_precision_fu_utilization Уровень использования многопроцессорных функциональных модулей, выполняющих инструкции одинарной точности с плавающей запятой и целочисленные инструкции по шкале 0 до 10 Мультиконтекст
sm_efficiency Процент времени, в течение которого хотя бы один варп активен на определенном мультипроцессор Мультиконтекст
special_fu_utilization Уровень использования многопроцессорных функциональных модулей, выполняющих sin, cos, ex2, popc, flo и аналогичные инструкции по шкале от 0 до 10. Мультиконтекст
стойл_константа_память_зависимость Процент остановок, возникающих из-за немедленного промаха константного кэша Мультиконтекст
стойл_exec_зависимость Процент остановок, происходящих из-за ввода, требуемого инструкцией. пока недоступно Мультиконтекст
стойл_инст_выборка Процент остановок, возникающих из-за того, что следующая инструкция сборки еще не выполнена. был извлечен Мультиконтекст
стойл_память_зависимость Процент остановок, возникающих из-за невозможности выполнения операции с памятью из-за того, что требуемые ресурсы недоступны или не используются полностью, или из-за того, что слишком многие запросы данного типа находятся в обработке Мультиконтекст
стойл_память_дроссель Процент зависаний из-за ограничения памяти Мультиконтекст
стойл_не выбран Процент остановок, возникающих из-за того, что деформация не была выбрана Мультиконтекст
стойло_другое Процент остановок по разным причинам Мультиконтекст
стойл_труба_занято Процент остановок, возникающих из-за невозможности выполнения вычислительной операции потому что вычислительный конвейер занят Мультиконтекст
стоп_синхронизация Процент остановок, возникающих из-за блокировки деформации в __syncthreads() вызов Мультиконтекст
стойл_текстура Процент остановок, возникающих из-за того, что подсистема текстур полностью используется или слишком много невыполненных запросов Мультиконтекст
поверхность_атомные_запросы Общее количество запросов Surface atomic(Atom и Atom CAS) от Мультипроцессор Мультиконтекст
Surface_load_requests Общее количество запросов поверхностной загрузки от мультипроцессора Мультиконтекст
Surface_reduction_requests Общее количество запросов на уменьшение поверхности от мультипроцессора Мультиконтекст
Surface_store_requests Общее количество запросов к поверхностному хранилищу от многопроцессорного Мультиконтекст
sysmem_read_bytes Количество байтов, прочитанных из системной памяти Мультиконтекст
sysmem_read_throughput Скорость чтения системной памяти Мультиконтекст
sysmem_read_transactions Количество транзакций чтения системной памяти Мультиконтекст
sysmem_read_utilization Уровень использования чтения системной памяти относительно пикового использования по шкале от 0 до 10.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0 и 6.1. Мультиконтекст
sysmem_utilization Уровень использования системной памяти относительно пикового использования на шкала от 0 до 10. Это доступно для вычислительных возможностей 6.0 и 6.1. Мультиконтекст
sysmem_write_bytes Количество байтов, записанных в системную память Мультиконтекст
sysmem_write_throughput Скорость записи системной памяти Мультиконтекст
sysmem_write_transactions Количество транзакций записи в системную память Мультиконтекст
sysmem_write_utilization Уровень использования записи системной памяти относительно пикового использования по шкале от 0 до 10.Это доступно для вычислительных возможностей 6.0 и 6.1. Мультиконтекст
tex_cache_hit_rate Частота попаданий в единый кэш Мультиконтекст
tex_cache_throughput Пропускная способность унифицированного кэша Мультиконтекст
tex_cache_transactions Транзакции чтения унифицированного кэша Мультиконтекст
tex_fu_utilization Уровень использования многопроцессорных функциональных модулей, выполняющих глобальные, инструкции локальной и текстурной памяти по шкале от 0 до 10 Мультиконтекст
tex_utilization Уровень использования единого кэша по отношению к пиковому использованию на шкала от 0 до 10 Мультиконтекст
texture_load_requests Общее количество запросов на загрузку текстуры от мультипроцессора Мультиконтекст
unique_warps_launched Количество запущенных варпов.На значение не влияет вытеснение вычислений. Мультиконтекст
warp_execution_efficiency Отношение среднего количества активных потоков на варп к максимальному количеству потоков на варп, поддерживаемый мультипроцессором Мультиконтекст
warp_nonpred_execution_efficiency Соотношение средних активных потоков на варп, выполняющий непредикативные инструкций к максимальному количеству потоков на варп, поддерживаемых на мультипроцессор Мультиконтекст

Иммунный профайлер | Истинно науки о жизни

ЧТО ТАКОЕ IMMUNE PROFILER И КАК ОНО РАБОТАЕТ?

Immune Profiler — это инструмент для обнаружения нового поколения, использующий иммунные измерения с высоким разрешением и расширенную аналитику для ускорения и улучшения обнаружения биомаркеров и мишеней с помощью:

  • Сочетание цитометрии, полногеномного секвенирования, генетики, транскриптомики, эпигеномики и протеомики в рабочих процессах координации позволяет получить глубокое и широкое представление об иммунной функции.

  • Интеграция молекулярных фенотипов с высоким разрешением в мощные и эффективные аналитические рабочие процессы, оптимизированные для получения информации с трансляционной ценностью.

КАК IMMUNE PROFILER МОЖЕТ ПОДДЕРЖАТЬ ОТКРЫТИЕ ЛЕКАРСТВ?

Immune Profiler предоставляет доступ к приложениям для разработки лекарств, которые могут:

  • Открытие новых механизмов и путей развития болезней

  • Прогнозирование и проверка новых мишеней и комбинаций лекарственных средств с использованием первичных данных о людях

  • Выявление возможностей расширения и изменения позиционирования лекарственных средств на этикетках

  • Откройте для себя биомаркеры, которые могут дифференцировать результаты лечения пациентов (например,грамм. ответ на лечение или прогрессирование заболевания)


ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ ИММУННОГО ПРОФИЛЬЕРА

Sosei Heptares и Verily будут сотрудничать для создания новых кандидатов в лекарства против мишеней GPCR при иммуноопосредованных заболеваниях

Verily сотрудничает с Sosei Heptares для определения мишеней для лекарств от иммуноопосредованных заболеваний. Соглашение сочетает в себе дополнительные технологические возможности платформы иммунного картирования нового поколения Verily (Immune Profiler) и разработки лекарств на основе структуры рецепторов, связанных с G-белком (GPCR), Sosei Heptares.

Подробнее


Хотите узнать больше? Посмотрите нашу брошюру и свяжитесь с нами!

Профильные запросы и агрегации | Руководство по Кибане [8.1]

Профильные запросы и агрегации

Elasticsearch имеет мощный API профилей, который можно использовать для проверки и анализа ваши поисковые запросы. Ответ возвращает большой двоичный объект JSON, который можно трудно анализировать вручную.

Инструмент Search Profiler может преобразовать этот вывод JSON. в визуализацию, в которой легко ориентироваться, что позволяет диагностировать и отлаживать плохо выполняющие запросы намного быстрее.

Начать редактировать

Search Profiler автоматически включается в Kibana. Откройте главное меню, щелкните Dev Tools , а затем щелкните Search Profiler . для начала.

Search Profiler отображает имена искомых индексов, осколки в каждом индексе, и сколько времени потребовалось для выполнения запроса. Чтобы попробовать, замените стандартный запрос match_all с запросом, который вы хотите профилировать, а затем щелкните Profile .

В следующем примере показаны результаты профилирования запроса match_all . Если вы внимательно посмотрите на информацию для образца индекса .security_7 , Поле Суммарное время показывает, что выполнение запроса заняло 0,028 мс.

Совокупная метрика времени — это сумма времени отдельных сегментов. Это не обязательно фактическое время, которое потребовалось для возврата запроса (время настенных часов). Поскольку сегменты могут обрабатываться параллельно на нескольких узлах, время настенных часов может быть значительно меньше суммарного времени.Однако, если осколки расположены на один и тот же узел и выполняются последовательно, время настенных часов ближе к совокупному времени.

Хотя метрика совокупного времени полезна для сравнения производительности вашего индексов и осколков, он не обязательно представляет фактическое время физического запроса.

Чтобы просмотреть дополнительную информацию о профилировании, нажмите Подробнее . Вы будете см. подробные сведения о компонентах запроса, которые выполнялись в сегменте, и времени разбивка низкоуровневых методов.Дополнительные сведения см. в разделе Профилирование запросов.

Фильтр для указателя или набора текста

По умолчанию все запросы, выполненные Search Profiler , отправляются до GET /_search . Он выполняет поиск по всему вашему кластеру (все индексы, все типы).

Для запроса определенного индекса или типа можно использовать фильтр Index .

В следующем примере запрос выполняется по индексам .security-7 и kibana_sample_data_ecommerce .Это эквивалентно запросу GET /test,kibana_1/_search .

Профилируйте более сложный запрос

Чтобы понять, как деревья запросов отображаются в Search Profiler , взгляните на более сложный запрос.

  1. Индексировать следующие данные через консоль :

     POST-тест/_массовая
    {"показатель":{}}
    {"имя":"аарон","возраст":23,"волосы":"каштановые"}
    {"показатель":{}}
    {"имя":"Сью","возраст":19,"волосы":"рыжий"}
    {"показатель":{}}
    {"имя":"салли","возраст":19,"волосы":"блондинка"}
    {"показатель":{}}
    {"имя":"джордж","возраст":19,"волосы":"блондин"}
    {"показатель":{}}
    {"имя":"фред","возраст":69,"волосы":"блондин"} 
  2. В Search Profiler введите test в поле Index , чтобы ограничить запросы к индексу test .
  3. Замените запрос по умолчанию match_all в редакторе запросов запросом с двумя подзапросами. компонентов и включает простую агрегацию:

     {
       "запрос": {
          "буль": {
             "должен": [
                {
                   "совпадение": {
                      "имя": "Фред"
                   }
                },
                {
                   "условия": {
                      "название": [
                          "Сью",
                          "Салли"
                      ]
                   }
                }
             ]
          }
       },
       "аггс": {
          "статистика": {
             "статистика": {
                "поле": "цена"
             }
          }
       }
    } 
  4. Щелкните Профиль , чтобы профилировать запрос и визуализировать результаты.

    • Верхний компонент BooleanQuery соответствует bool в запросе.
    • Второй BooleanQuery соответствует запросу терминов, который внутренне преобразуется в логических предложений must. У него есть два дочерних запроса, которые соответствуют «вылазить» и «подать в суд на условия запроса.
    • TermQuery , помеченный как «name:fred», соответствует match: fred в запросе.

      Если вы посмотрите на столбцы времени, вы увидите, что Собственное время и Общее время больше не одинаковые во всех рядах. Самостоятельное время показывает, сколько времени потребовалось для выполнения компонента запроса. Общее время — это время, затраченное на выполнение компонента запроса и всех его дочерних элементов. Поэтому такие запросы, как логические запросы, часто имеют большее общее время, чем собственное время.

  5. Нажмите Профиль агрегации , чтобы просмотреть статистику профилирования агрегации.

    Этот запрос включает stats agg в поле "возраст" . Вкладка Aggregation Profile доступна только в том случае, если профилируемый запрос содержит агрегацию.

  6. Щелкните Подробнее , чтобы просмотреть временную разбивку.

    Для получения дополнительной информации о том, как работает Search Profiler , как рассчитываются тайминги и как интерпретировать различные результаты, см. Профилирование запросов.

Визуализация предварительно захваченного профилировщика JSONedit

Search Profiler запрашивает кластер, к которому подключен узел Kibana. Он делает это, выполняя запрос к кластеру и собирая результаты.

Иногда может потребоваться исследовать проблемы с производительностью, которые носят временный характер. Например, запрос может быть медленным только в определенное время дня, когда вашей системой пользуется много клиентов. Вы можете настроить процесс для автоматического профилирования медленных запросов, когда они происходят, а затем сохраните эти ответы профиля для последующего анализа.

Search Profiler поддерживает этот рабочий процесс, позволяя вставлять предварительно захваченный JSON в редакторе запросов. Search Profiler обнаружит, что вы ввели ответ JSON (а не запрос) и отобразят только визуализацию, вместо того, чтобы запрашивать кластер.

Чтобы увидеть, как это работает, скопируйте и вставьте следующий ответ профиля в редактор запросов и щелкните Профиль .

 {
   "взял": 3,
   "timed_out": ложь,
   "_осколки": {
      "всего": 1,
      "успешно": 1,
      "неудачно": 0
   },
   "хиты": {
      "всего": 1,
      "max_score": 1.3862944,
      "хиты": [
         {
            "_index": "тест",
            "_тип": "тест",
            "_id": "AVI3aRDmGKWpaS38wV57",
            "_score": 1.3862944,
            "_источник": {
               "имя": "Фред",
               «возраст»: 69 лет,
               "волосы": "блондин"
            }
         }
      ]
   },
   "профиль": {
      "осколки": [
         {
            "id": "[O-l25nM4QN6Z68UA5rUYqQ][тест][0]",
            "поиск": [
               {
                  "запрос": [
                     {
                        "тип": "Булев запрос",
                        "description": "+name:fred #(ConstantScore(*:*))^0.0",
                        "время": "0,5884370000 мс",
                        "авария": {
                           "счет": 7243,
                           "build_scorer_count": 1,
                           "match_count": 0,
                           "создать_вес": 196239,
                           "следующий_док": 9851,
                           "совпадение": 0,
                           "create_weight_count": 1,
                           "next_doc_count": 2,
                           "score_count": 1,
                           "build_scorer": 375099,
                           "аванс": 0,
                           "advance_count": 0
                        },
                        "дети": [
                           {
                              "тип": "TermQuery",
                              "description": "имя:Фред",
                              "время": "0.3016880000 мс",
                              "авария": {
                                 "счет": 4218,
                                 "build_scorer_count": 1,
                                 "match_count": 0,
                                 "создать_вес": 132425,
                                 "следующий_док": 2196,
                                 "совпадение": 0,
                                 "create_weight_count": 1,
                                 "next_doc_count": 2,
                                 "score_count": 1,
                                 "build_scorer": 162844,
                                 "аванс": 0,
                                 "advance_count": 0
                              }
                           },
                           {
                              "тип": "BoostQuery",
                              "description": "(ConstantScore(*:*))^0.0",
                              "время": "0.1223030000мс",
                              "авария": {
                                 "оценка": 0,
                                 "build_scorer_count": 1,
                                 "match_count": 0,
                                 "создать_вес": 17366,
                                 "след_док": 0,
                                 "совпадение": 0,
                                 "create_weight_count": 1,
                                 "next_doc_count": 0,
                                 "score_count": 0,
                                 "build_scorer": 102329,
                                 "аванс": 2604,
                                 "advance_count": 2
                              },
                              "дети": [
                                 {
                                    "тип": "MatchAllDocsQuery",
                                    "описание": "*:*",
                                    "время": "0.03307600000мс",
                                    "авария": {
                                       "оценка": 0,
                                       "build_scorer_count": 1,
                                       "match_count": 0,
                                       "создать_вес": 6068,
                                       "след_док": 0,
                                       "совпадение": 0,
                                       "create_weight_count": 1,
                                       "next_doc_count": 0,
                                       "score_count": 0,
                                       "build_scorer": 25615,
                                       "аванс": 1389,
                                       "advance_count": 2
                                    }
                                 }
                              ]
                           }
                        ]
                     }
                  ],
                  "время_перезаписи": 168640,
                  "коллектор": [
                     {
                        "name": "CancellableCollector",
                        "причина": "search_cancelled",
                        "время": "0.02952

0мс", "дети": [ { "name": "SimpleTopScoreDocCollector", "причина": "search_top_hits", "время": "0,01931700000 мс" } ] } ] } ], "агрегации": [] } ] } }

Вывод должен выглядеть примерно так:

Датчики измерения перемещения | Profiler

Датчики измерения перемещения | Профайлер | БОЛЬНОЙ

Обзор семейства продуктов Английский Чешский датский Немецкий испанский финский Французский итальянский Японский Корейский Голландский польский португальский Русский Шведский турецкий Традиционный китайский китайский

Ваши льготы

  • Измерение 2D-профиля с помощью всего одного датчика позволяет сэкономить на оборудовании и затратах на установку
  • Экономичное решение для 2D-измерения профиля
  • Визуализация результатов измерения в режиме реального времени с помощью встроенного ЖК-дисплея
  • Интуитивно понятный и быстрый ввод в эксплуатацию с помощью программного обеспечения или дисплей сокращает время установки
  • Благодаря автономной концепции Profiler 2 нет необходимости в прокладке кабелей или установке дополнительного блока обработки данных
  • Надежное измерение независимо от цвета, материала или формы
  • Более 10 встроенных функции измерения позволяют быстро измерять и анализировать профили

Обзор

Датчик измерения смещения Profiler 2 выполняет высокоточные измерения по осям x и z, а также может измерять поверхность более сложных объектов.За одно измерение можно одновременно анализировать до четырех областей. Для каждой области можно выбрать одну из 10 встроенных функций измерения, например, высоту или ширину. Встроенный блок оценки Profiler 2 экономит ваше время и деньги, когда дело доходит до установки, что делает датчик одним из самых экономичных решений для измерения профиля. В то время как встроенный приемник CMOS гарантирует точное измерение, прилагаемое программное обеспечение упрощает ввод в эксплуатацию и обеспечивает исключительную визуализацию процесса измерения.Встроенный ЖК-дисплей обеспечивает визуализацию в реальном времени.

С первого взгляда

  • Измерение сложных профилей всего одной лазерной линией
  • Одновременный анализ до четырех областей
  • Более 10 встроенных функций измерения, например, высоты, ширины и наклона
  • Головка датчика и блок обработки в одном устройстве
  • Ввод в эксплуатацию с помощью программного обеспечения или встроенного дисплея с элементами управления
  • Высококачественный CMOS-приемник

Преимущества

Точность соответствует качеству

Разработанная экспертами интеллектуальная измерительная технология, которая снова и снова доказывает свою ценность в промышленных приложениях, SICK предлагает решение любой задачи, требующей максимальной точности и качества измерений.Новаторский дух, основанный на нашем многолетнем опыте и собственных инновациях в технологии оптических датчиков. Мы обеспечиваем эффективность процессов, выполняя требования даже сложных измерительных задач — независимо от поверхности, диаметра, толщины или ширины, а также независимо от того, требуется ли позиционирование или измерение объекта. Таким образом мы гарантируем, что ваши продукты будут такими идеальными, какими вы хотите их видеть. Кроме того, измерительная техника SICK поддерживает процессы обеспечения качества и обеспечивает экономию средств.Посмотрите на www.sick.com/measurement-sensors Более Закрывать

Точка света проецируется на измеряемый объект. Отраженный свет улавливается светочувствительным приемником под определенным углом. На основе угла между направлением отправки и получения положение объекта затем триангулируется (от латинского «треугольник» = треугольник).

Пожизненные услуги SICK

Услуги SICK повышают производительность машин и оборудования, повышают безопасность людей во всем мире, обеспечивают прочную основу для устойчивого ведения бизнеса и защищают инвестиционные товары. В дополнение к своим обычным консультационным услугам, SICK оказывает прямую поддержку на месте на этапах концептуального проектирования и ввода в эксплуатацию, а также во время эксплуатации.

Спектр услуг охватывает не только такие аспекты, как техническое обслуживание и осмотр, но также включает проверку производительности, а также модернизацию и модернизацию. Модульные или индивидуальные контракты на обслуживание продлевают срок службы установок и, следовательно, повышают их доступность. Если возникают неисправности или превышены предельные значения, они всегда обнаруживаются соответствующими датчиками и системами.

Консультации и проектирование Консультации по конкретным приложениям по продукту, его интеграции и самому приложению. Ввод в эксплуатацию и техническое обслуживание Оптимизированный для применения и надежный ─ благодаря профессиональному вводу в эксплуатацию и обслуживанию квалифицированным специалистом по обслуживанию SICK. Контракты на обслуживание Расширенная гарантия, дистанционное обслуживание SICK, круглосуточная служба поддержки, техническое обслуживание, гарантии доступности и другие модульные компоненты могут быть индивидуально объединены по запросу.

Приложения

  • Обзор технических данных

    Обзор технических данных

    Диапазон измерения 75 мм … 125 мм
    Linearity

    ± 170 мкм … ± 270 мкм

    ± 50 мкМ

    повторяемость

    25 мкм, X-направление

    2 мкм, Z-направление

    Время ответа
    ≥ 5 мс
    цифровой вывод

    3 x PNP

    3 x NPN

    Light Source лазер, красный
    Тип света Видимый красный свет
    класс лазера 2
    аналоговый выход
    Номер 1
    Тип выходной ток
    температура окружающей среды , эксплуатация –10 °C … +40 °C, рабочая температура при В S = 24 В
Все технические данные можно найти вместе с отдельным продуктом.

загрузок

Пожалуйста, подождите…

Ваш запрос обрабатывается и может занять несколько секунд.

Использование профилировщика на основе образцов V8 · V8

V8 имеет встроенное профилирование на основе образцов.Профилирование отключено по умолчанию, но его можно включить с помощью параметра командной строки --prof . Сэмплер записывает стопки кода JavaScript и C/C++.

Сборка №

Соберите оболочку d8 , следуя инструкциям в разделе Сборка с помощью GN.

Командная строка #

Чтобы начать профилирование, используйте параметр --prof . При профилировании V8 создает файл v8.log , содержащий данные профилирования.

Windows:

  build\Release\d8 --prof скрипт.js  

Другие платформы (замените ia32 на x64 , если вы хотите профилировать сборку x64 ):

  out/ia32.release/d8 --prof script.js  

14 #

Обработка файла журнала выполняется с помощью сценариев JS, запускаемых оболочкой d8. Чтобы это работало, двоичный файл d8 (или символическая ссылка или d8.exe в Windows) должен находиться в корне вашей проверки V8 или по пути, указанному в переменной среды D8_PATH .Примечание: этот двоичный файл используется только для обработки журнала, но не для фактического профилирования, поэтому не имеет значения, какая у него версия и т. д.

Убедитесь, что d8 , используемый для анализа, не был создан с помощью is_component_build !

Windows:

  Инструменты \ Windows-Tick-Processor.bat v8.log  

Linux:

  Инструменты / Linux-Tick-Processor v8.log  

MacOS:

  Инструменты / Mac- tick-processor v8.log  

Веб-интерфейс для

--prof #

Предварительно обработайте журнал с помощью --preprocess (для разрешения символов C++ и т. д.).

  $V8_PATH/tools/linux-tick-processor --preprocess > v8.json  

Откройте tools/profview/index.html в браузере и выберите там файл v8.json .

Пример вывода #

  Результат статистического профилирования из тестов\v8.log (4192 тика, 0 неучтенных, 0 исключенных).

 [Общие библиотеки]:
   помечает общее имя без библиотеки
      9 0,2% 0,0% C:\WINDOWS\system32\ntdll.dll
      2 0,0% 0,0% C:\WINDOWS\system32\kernel32.dll

 [JavaScript]:
   помечает общее имя без библиотеки
    741 17,7% 17,7% LazyCompile: am3 crypto.js:108
    113 2,7% 2,7% LazyCompile: Scheduler.schedule richards.js:188
    103 2,5% 2,5% LazyCompile: rewrite_nboyerearley-boyer.js:3604
    103 2,5% 2,5% LazyCompile: TaskControlBlock.run richards.js:324
     96 2,3 % 2,3 % Встроено: JSConstructCall
    ...

 [С++]:
   помечает общее имя без библиотеки
     94 2,2% 2,2% v8::internal::ScavengeVisitor::VisitPointers
     33 0.8% 0,8% v8::internal::SweepSpace
     32 0,8% 0,8% v8::internal::Heap::MigrateObject
     30 0,7% 0,7% v8::internal::Heap::AllocateArgumentsObject
    ...


 [ГК]:
   помечает общее имя без библиотеки
    458 10,9%

 [Снизу вверх (тяжелый) профиль]:
  Примечание: в процентах показана доля определенного звонящего в общем
  количество его родительских вызовов.
  Абоненты, занимающие менее 2,0%, не показаны.

   отмечает имя родителя
    741 17,7% LazyCompile: am3 crypto.js:108
    449 60,6% LazyCompile: montReduce crypto.js:583
    393 87,5% LazyCompile: montSqrTo crypto.js:603
    212 53,9% LazyCompile: bnpExp crypto.js:621
    212 100,0% LazyCompile: bnModPowInt crypto.js:634
    212 100,0% LazyCompile: RSADoPublic crypto.js:1521
    181 46,1% LazyCompile: bnModPow crypto.js:1098
    181 100,0% LazyCompile: RSADoPrivate crypto.js:1628
    ...
  

Профилирование веб-приложений #

Современные высокооптимизированные виртуальные машины могут запускать веб-приложения с молниеносной скоростью.Но не следует полагаться только на них для достижения высокой производительности: тщательно оптимизированный алгоритм или менее затратная функция часто могут обеспечить многократное увеличение скорости во всех браузерах. Профилировщик ЦП Chrome DevTools поможет вам проанализировать узкие места вашего кода. Но иногда вам нужно пойти глубже и более детально: здесь пригодится внутренний профилировщик V8.

Давайте воспользуемся этим профилировщиком для изучения демонстрационной версии проводника Mandelbrot, которую Microsoft выпустила вместе с IE10. После демонстрационного выпуска V8 исправил ошибку, которая излишне замедляла вычисления (отсюда низкая производительность Chrome в сообщении блога демо), и дополнительно оптимизировал движок, реализовав более быстрое приближение exp() , чем то, что стандартные системные библиотеки предоставлять.После этих изменений демо-версия работала в 8 раз быстрее, чем ранее измеренная в Chrome.

Но что, если вы хотите, чтобы код работал быстрее во всех браузерах? Вы должны сначала понять , что заставляет ваш процессор быть загруженным . Запустите Chrome (Windows и Linux Canary) со следующими переключателями командной строки, которые заставят его выводить информацию о тиках профилировщика (в файле v8.log ) для указанного вами URL-адреса, который в нашем случае был локальной версией Mandelbrot. демо без веб-воркеров:

  ./chrome --js-flags='--prof' --no-sandbox 'http://localhost:8080/'  

При подготовке тестового примера убедитесь, что он начинает свою работу сразу после загрузки, и закройте Chrome когда вычисление будет выполнено (нажмите Alt+F4), чтобы в файле журнала были только те тики, которые вам нужны. Также обратите внимание, что веб-воркеры еще не профилированы должным образом с помощью этой техники.

Затем обработайте файл v8.log с помощью сценария tick-processor , который поставляется с V8 (или новой практической веб-версией):

  v8/tools/linux-tick-processor v8.log  

Вот интересный фрагмент обработанного вывода, который должен привлечь ваше внимание:

  Результат статистического профилирования от нуля (14306 тиков, 0 неучтенных, 0 исключенных).
 [Общие библиотеки]:
   помечает общее имя без библиотеки
   6326 44,2% 0,0% /lib/x86_64-linux-gnu/libm-2.15.so
   3258 22,8% 0,0% /.../chrome/src/out/Release/lib/libv8.so
   1411 9,9% 0,0% /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread-2.15.so
     27 0,2% 0,0% /.../chrome/src/out/Release/lib/libwebkit.так
  

Верхний раздел показывает, что V8 проводит больше времени в системной библиотеке ОС, чем в собственном коде. Давайте посмотрим, что за это отвечает, изучив раздел вывода «снизу вверх», где вы можете прочитать строки с отступом как «был вызван» (и строки, начинающиеся с * , означают, что функция была оптимизирована TurboFan):

  [Снизу вверх (тяжелый) профиль]:
  Примечание: в процентах показана доля определенного звонящего в общем
  количество его родительских вызовов.Абоненты, занимающие менее 2,0%, не показаны.

   отмечает имя родителя
   6326 44,2% /lib/x86_64-linux-gnu/libm-2.15.so
   6325 100,0% LazyCompile: *exp native math.js:91
   6314 99,8% LazyCompile: *calculateMandelbrot http://localhost:8080/Demo.js:215
  

Более 44% всего времени тратится на выполнение функции exp() внутри системной библиотеки ! Если добавить некоторые накладные расходы на вызов системных библиотек, это означает, что около двух третей общего времени тратится на оценку Math.exp() .

Если вы посмотрите на код JavaScript, вы увидите, что exp() используется исключительно для создания гладкой палитры оттенков серого. Существует бесчисленное множество способов создания гладкой палитры оттенков серого, но давайте предположим, что вам действительно нравятся экспоненциальные градиенты. Здесь в игру вступает алгоритмическая оптимизация.

Вы заметите, что exp() вызывается с аргументом в диапазоне -4 < x < 0 , поэтому мы можем безопасно заменить его аппроксимацией Тейлора для этого диапазона, что обеспечивает тот же плавный градиент с только умножение и пара делений:

  exp(x) ≈ 1 / ( 1 - x + x * x / 2) для -4 < x < 0
  

Такая настройка алгоритма повышает производительность на дополнительные 30% по сравнению с последней версией Canary и в 5 раз по сравнению с системной библиотекой Math.

Написать ответ

Ваш адрес email не будет опубликован.