Arm Neoverse V1–性能分析和遥测规范的自顶向下方法

Arm Neoverse V1 性能分析方法白皮书（https://armkeil.blob.core.windows.net/developer/Files/pdf/white-paper/neoverse-v1-core-performance-analysis.pdf）现在可以下载了，它可以帮助您为基于V1的产品系统优化应用程序代码。

白皮书是对上一篇“Arm Neoverse N1：性能分析方法”（https://community.arm.com/arm-community-blogs/b/tools-software-ides-blog/posts/arm-neoverse-n1-performance-analysis-methodology）的更新，涵盖了从N1到V1内核的新功能和更新。此资源可用于了解和优化V1平台上应用程序的性能。

为了充分利用您花费的分析和优化时间，选择正确的PMU事件并遵循具有用户友好软件度量的结构化方法是非常重要的。在白皮书中，我们介绍了Neoverse V1的Arm自顶向下分析方法。

在本博客中，我们概述了从N1到V1内核的更新，并概述了本白皮书的内容。我们还引用了其他有用的资源，以充分利用Neoverse V1平台。

ArmNeoverse V1支持自上而下的1级指标。

Arm Neoverse V1平台是第一个Arm核心，为自上而下的方法学1级指标支持全套事件和指标。这些指标对于性能分析和优化是一个巨大的增值。

这些指标提供了SLOT级别处理器流水线利用率的详细细分，从而能够评估处理器效率和识别瓶颈。该功能是Arm Neoverse V1平台性能分析功能的一个主要增强，此外还有其他可用于进一步分析的微架构探索指标。

Arm Neoverse V1遥测规范：性能分析的事件和指标。

Arm Neoverse V1遥测规范，包括软件产品特定事件描述和衍生分析指标，可在Arm Neovere V1性能分析方法白皮书附录B和C中找到。

Arm遥测解决方案库

白皮书中引用的机器可读JSON文件中提供的遥测数据和压力工作负载套件现在可以在GitLab遥测解决方案库（https://gitlab.arm.com/telemetry-solution/telemetry-solution）中找到。

Neoverse V1 PMU事件和指标备忘单

在这个过程中，熟悉Arm Neoverse微体系结构，包括其复杂的管道和多级内存层次结构，可能会有所帮助。由于Neoverse内核提供了100多个硬件计数器可供选择，因此确定重点关注的事件的优先级非常重要。为了帮助完成这项任务，我们创建了列出事件及其相应派生度量的备忘单。

表1。Neoverse V1核心活动备忘单

主要参考文献

以下两份文件提供了对Neoverse V1进行性能分析所需的所有信息，是我们推荐的参考文件：

1） Arm Neoverse V1性能分析方法白皮书（https://armkeil.blob.core.windows.net/developer/Files/pdf/white-paper/neoverse-v1-core-performance-analysis.pdf）：本白皮书介绍了一种性能分析方法，并介绍了如何在Arm Neovere V1平台上进行工作负载表征。这是对上一篇Neoverse N1白皮书的更新，该白皮书介绍了性能分析方法，并展示了如何在Arm Neoverse N1平台上进行工作负载表征。如果您是Arm平台和性能分析工具（如Linuxperf）的新手，我们建议您先阅读本白皮书。

2） Arm Neoverse V1 PMU指南（直接下载）：本文档全面概述了所有硬件PMU事件，包括在性能分析中有效使用事件所需的微架构和架构细节。

Arm Neoverse V1核心

Arm Neoverse V1是一个核心，旨在为苛刻的云、HPC和AI/ML辅助工作负载提供最大的单线程性能。Neoverse V1是第一个包含可扩展向量扩展（SVE）的Neoverse处理器，可实现最大向量性能、HPC代码重用和使用寿命。Neoverse V1支持Bfloat16和Int8 MatMul指令。与Neoverse N1相比，这些指令可以为TensorFlow、PyTorch、OneDNN等机器学习框架提供高达3倍的性能。Neoverse V1 CPU目前可用于AWS EC2实例，由AWS Graviton3和AWS Graviton 3E处理器提供支持。

结论

我们自上而下的方法分析和遥测规范现在可用于Neoverse V1平台。我们将很快开始将这些信息上传到Linux perf工具。V系列内核，如V1，旨在在Neoverse系列CPU IP中提供最大的单线程性能。Neoverse V1性能分析方法白皮书和V1 PMU指南可以帮助开发人员从V1架构中获得最大性能。我们鼓励所有使用基于V1的平台（包括AWS Graviton3和Graviton3E）的开发人员学习和使用它。

白皮书下载地址：https://armkeil.blob.core.windows.net/developer/Files/pdf/white-paper/neoverse-v1-core-performance-analysis.pdf

审核编辑 ：李倩