Tecnicas de Otimização de código linkPrecisa-se das medidas de desempenho em mão. Pontos críticas de otimização: Linguagem (ou estruturas utilizadas): estruturas estaticas, simples e homogeneas sao usualmente mais rapidas e quanto menores melhores em comparacao a estruturas hetereogenas, dinamicas e de ponteiros (nem sempre eh possivel) Funções: deve-se evitar o uso de funções curtas, preferindo-se usar definições de macros (function inlining). Blocos de repetição: maior fonte para otimizações: Desdobramento de código Remoção de testes desnecessários Inversão de aninhamentos Fissão ou fusão de laços Desdobramento de código link // inicialmente for (i=0; i loops.prof Analisar o Flat profile (tempo gasto por função) e o Call graph (árvore de chamadas). Modificação de Código Fonte (Instrumentação Manual) O programador insere chamadas de funções para contagem de tempo. Depende de acesso ao código fonte. Gera overhead na medição (o próprio ato de medir consome tempo). Funções como clock_gettime (precisão de nanossegundos) são usadas, mas sujeitas a aproximações do relógio do sistema. #include #include // Exemplo de medição manual [cite: 702, 703] int main() { double Start, End, Duration; struct timespec tp; // Marca tempo inicial clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &tp); Start = tp.tv_sec + tp.tv_nsec/1000000000.0; do_whatever_has_to_be_measured(); // Marca tempo final clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &tp); End = tp.tv_sec + tp.tv_nsec/1000000000.0; Duration = End - Start; printf("Function took %f seconds\n", Duration); } Instrumentação Dinâmica Ferramentas como Paradyn (usando Dyninst) permitem instrumentação em tempo de execução, diferente da instrumentação offline do prof. Benchmarking linkPara medir desempenho de forma padronizada, utilizam-se benchmarks. É necessário definir a carga de trabalho (workload) e os padrões de medida (hardware, compiladores, etc). Categorias de Benchmarks Por Organizações (Padrões de Referência): Programas complexos que testam diferentes características (E/S, ponto flutuante, etc). Exemplos: SPEC: Diferenciado por segmentos (CPU, Web, Graphics). NAS: Desenvolvido pela NASA (CFD applications). Linpack/Lapack: Origem do ranking TOP500. Rodinia: Focado em aceleradores (GPU, OpenMP, CUDA). Locais: Desenvolvidos especificamente para uma aplicação da organização. Resultados válidos apenas localmente, não generalizáveis. Normalização de Resultados linkAo comparar sistemas com múltiplos programas de teste, não se deve apenas somar os tempos totais. É fundamental normalizar pelo volume de uso de cada programa. Análise Simplória (Errada): Somar tempos de execução de todos os programas. O sistema que roda mais rápido o programa menos usado pode parecer falsamente superior. Análise Correta: Aplicar média ponderada baseada na frequência de uso de cada programa (Exemplo de Dowd & Severance). Previsão de Desempenho Além de medir (benchmarking), é possível prever o desempenho sem ter o sistema físico: Modelos Analíticos: Formulação algébrica/matemática. Exemplos: Cadeias de Markov, Teoria de Filas, Redes de Petri. Modelos de Simulação: Baseados em características funcionais e interações entre partes. Exemplos: Simuladores baseados em Monte Carlo, simuladores de nuvem (CloudSim). Critérios de Escolha (Medir vs Prever) A escolha depende de: Fase do projeto: Analíticos/Simulação são úteis antes do protótipo; Benchmarking/Instrumentação exigem o sistema (pós-protótipo). Tempo para resultados: Analíticos são rápidos; Simulação e Benchmarking demoram mais. Exatidão: Benchmarking tem exatidão variada (mas é real); Analíticos têm baixa exatidão; Simulação é moderada. Custo: Benchmarking tem alto custo; Analíticos baixo custo. Ferramentas de Análise na Prática Benchmarking e Profiling: Intel Advisor / vTune: Parte da suite oneAPI. Permitem análise global (CPU, GPU, Energia). O Advisor é focado em vetorização e Roofline Analysis. O vTune foca em traces e utilização de CPU. TAU (Tuning and Analysis Utilities): Gera traces e profiles, configurável para diversos ambientes. Usa ferramentas de visualização como Paraprof (gera traces 3D). Paradyn/Dyninst: Instrumentação dinâmica. Scalasca: Focado em análise de desempenho paralelo. Simulação: CloudSim Plus / Simgrid: Simulação de sistemas distribuídos e nuvem. iSPD: Iconic Simulator of Parallel and Distributed Systems (focado em grades e IaaS).

x	$x_1$	..
y	$y_{1}$	…
$y = a+bx$

Regressão Linear