JPH09198275A - コンピュータ性能向上推奨システム - Google Patents
コンピュータ性能向上推奨システムInfo
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- JPH09198275A JPH09198275A JP8008048A JP804896A JPH09198275A JP H09198275 A JPH09198275 A JP H09198275A JP 8008048 A JP8008048 A JP 8008048A JP 804896 A JP804896 A JP 804896A JP H09198275 A JPH09198275 A JP H09198275A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- computer
- improvement
- performance
- tool
- penalty
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ハードウェアトレースを使用した命令単位で
のコンピュータの性能解析、性能予測を行うことによ
り、精度、信頼性を向上したコンピュータ性能向上推奨
システムを提供すること。 【解決手段】 ターゲット３の実行状態をハードウェア
レベルで逐次トレースするハードウェアトレーサ１と、
トレースの結果得られたトレースデータ１４を解析し
て、ターゲット３の実行時におけるペナルティの分布す
なわち解析結果２６を求めるペナルティ解析ツール２２
と、解析結果２６に基づいて、ターゲット３の動作時に
おける性能を向上するための改善策を選択し提案する改
善事項推奨ツール２３とを備えた。
のコンピュータの性能解析、性能予測を行うことによ
り、精度、信頼性を向上したコンピュータ性能向上推奨
システムを提供すること。 【解決手段】 ターゲット３の実行状態をハードウェア
レベルで逐次トレースするハードウェアトレーサ１と、
トレースの結果得られたトレースデータ１４を解析し
て、ターゲット３の実行時におけるペナルティの分布す
なわち解析結果２６を求めるペナルティ解析ツール２２
と、解析結果２６に基づいて、ターゲット３の動作時に
おける性能を向上するための改善策を選択し提案する改
善事項推奨ツール２３とを備えた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータの実
行状態をトレースすることによりその性能を評価すると
ともに性能向上のための改善策を提案するコンピュータ
性能向上推奨システムに関する。
行状態をトレースすることによりその性能を評価すると
ともに性能向上のための改善策を提案するコンピュータ
性能向上推奨システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータの性能は、ＣＰＵの性能の
みによらず、たとえば、キャッシュやその他のメモリ等
のハードウェア構成をどのようにするか、また、どのよ
うなソフトウェアをどのような形態で実行させるか等の
様々な環境条件の影響を受ける。このため、効率よく性
能を上げるためには、コンピュータのどの部分でどのよ
うなペナルティが生じているかを調査した上で対策を施
す必要がある。ところが、この対策を立てるには豊富な
知識と経験が必要なため、従来は熟練した専門家が行っ
ていた。
みによらず、たとえば、キャッシュやその他のメモリ等
のハードウェア構成をどのようにするか、また、どのよ
うなソフトウェアをどのような形態で実行させるか等の
様々な環境条件の影響を受ける。このため、効率よく性
能を上げるためには、コンピュータのどの部分でどのよ
うなペナルティが生じているかを調査した上で対策を施
す必要がある。ところが、この対策を立てるには豊富な
知識と経験が必要なため、従来は熟練した専門家が行っ
ていた。
【０００３】最近では、この専門家の負担を軽減するた
め、さほど知識がない人であってもコンピュータの性能
の向上を行えるように、性能を分析し性能改善策を提案
するシステムが開発され始めてきた。
め、さほど知識がない人であってもコンピュータの性能
の向上を行えるように、性能を分析し性能改善策を提案
するシステムが開発され始めてきた。
【０００４】たとえば、特開昭６３−１８９９６０号公
報に開示されるシステム性能改善方式では、性能改善の
対象とする電子計算機システムの性能データを収集して
性能上の問題が発生していないかをシステム性能データ
監視手段により監視しておき、問題があった場合はそれ
を改善するための改善方策をシステム性能予測制御手段
により決定してシステムモデルテーブル更新手段により
新たなシステムモデルテーブルを作成し、その改善方策
における性能をシステム性能予測手段が算出してもしも
ある決められた目標値に達しない場合は別の改善方策を
決定して満足な性能値が得られるまでこれを繰り返して
いる。
報に開示されるシステム性能改善方式では、性能改善の
対象とする電子計算機システムの性能データを収集して
性能上の問題が発生していないかをシステム性能データ
監視手段により監視しておき、問題があった場合はそれ
を改善するための改善方策をシステム性能予測制御手段
により決定してシステムモデルテーブル更新手段により
新たなシステムモデルテーブルを作成し、その改善方策
における性能をシステム性能予測手段が算出してもしも
ある決められた目標値に達しない場合は別の改善方策を
決定して満足な性能値が得られるまでこれを繰り返して
いる。
【０００５】また、特開平１−１９９２３９号公報に開
示される計算機システム用性能分析診断システムでは、
一定時間ごとに記録されるシステム稼働状況データから
知識入力手段が問題のある箇所を見つけ出し、外部記憶
手段に記憶された経験的規則群および宣言的規則群に基
づいた判断の連鎖、参照、更新を繰り返して計算機シス
テムの性能問題の解決方法を導き出している。
示される計算機システム用性能分析診断システムでは、
一定時間ごとに記録されるシステム稼働状況データから
知識入力手段が問題のある箇所を見つけ出し、外部記憶
手段に記憶された経験的規則群および宣言的規則群に基
づいた判断の連鎖、参照、更新を繰り返して計算機シス
テムの性能問題の解決方法を導き出している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】第１の問題点は、従来
の技術においては、コンピュータの稼働状況を得るデー
タとして、一定時間ごともしくはイベントごとにトレー
スを行っている点である。このため、この方法では、各
命令実行時におけるキャッシュの状態やその他ハード的
なステータスを知ることはできない。また、改善策が提
案されたときに性能値を算出する際、命令単位で動作を
シミュレートすることができないので正確な予測ができ
ない。さらに、従来のようなイベントトレースでは、ソ
フトウェアの処理が入るためにトレース時にアプリケー
ションの実時間での走行ができず、ソフトウェアの走行
に影響を与えないリアルタイムなトレースができない。
の技術においては、コンピュータの稼働状況を得るデー
タとして、一定時間ごともしくはイベントごとにトレー
スを行っている点である。このため、この方法では、各
命令実行時におけるキャッシュの状態やその他ハード的
なステータスを知ることはできない。また、改善策が提
案されたときに性能値を算出する際、命令単位で動作を
シミュレートすることができないので正確な予測ができ
ない。さらに、従来のようなイベントトレースでは、ソ
フトウェアの処理が入るためにトレース時にアプリケー
ションの実時間での走行ができず、ソフトウェアの走行
に影響を与えないリアルタイムなトレースができない。
【０００７】第２の問題点は、従来は、改善策を求める
際に、テーブルを参照して性能値を推測し、それが目的
の性能に足りない場合は別の改善策を選択し目的の性能
値になるまで繰り返していた点である。このようなテー
ブルのみによる性能値の推測はあくまでも経験的な数値
であり、実際に動作しているソフトウェアとハードウェ
アの組み合わせに適応しているとは限らない。このた
め、性能の予測に大きな誤差が生じてしまう。
際に、テーブルを参照して性能値を推測し、それが目的
の性能に足りない場合は別の改善策を選択し目的の性能
値になるまで繰り返していた点である。このようなテー
ブルのみによる性能値の推測はあくまでも経験的な数値
であり、実際に動作しているソフトウェアとハードウェ
アの組み合わせに適応しているとは限らない。このた
め、性能の予測に大きな誤差が生じてしまう。
【０００８】本発明は上記の点にかんがみてなされたも
ので、ハードウェアトレースを使用した命令単位でのコ
ンピュータの性能解析、性能予測を行うことにより、精
度、信頼性を向上したコンピュータ性能向上推奨システ
ムを提供することを目的とする。
ので、ハードウェアトレースを使用した命令単位でのコ
ンピュータの性能解析、性能予測を行うことにより、精
度、信頼性を向上したコンピュータ性能向上推奨システ
ムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するために、コンピュータの実行状態をトレースする
ことによりその性能を評価するとともに性能向上のため
の改善策を提案するコンピュータ性能向上推奨システム
において、前記コンピュータの実行状態をハードウェア
レベルで逐次トレースするハードウェアトレーサと、こ
のハードウェアトレーサによるトレースの結果得られた
トレースデータを解析して、前記コンピュータの実行時
におけるペナルティの分布すなわち解析結果を求めるペ
ナルティ解析ツールと、このペナルティ解析ツールによ
って求められた前記解析結果に基づいて、前記コンピュ
ータの動作時における性能を向上するための改善策を選
択し提案する改善事項推奨ツールとを備えた。
成するために、コンピュータの実行状態をトレースする
ことによりその性能を評価するとともに性能向上のため
の改善策を提案するコンピュータ性能向上推奨システム
において、前記コンピュータの実行状態をハードウェア
レベルで逐次トレースするハードウェアトレーサと、こ
のハードウェアトレーサによるトレースの結果得られた
トレースデータを解析して、前記コンピュータの実行時
におけるペナルティの分布すなわち解析結果を求めるペ
ナルティ解析ツールと、このペナルティ解析ツールによ
って求められた前記解析結果に基づいて、前記コンピュ
ータの動作時における性能を向上するための改善策を選
択し提案する改善事項推奨ツールとを備えた。
【００１０】また、本発明は、前記改善事項推奨ツール
が、前記解析結果において最もペナルティの大きかった
順にハードウェア、ソフトウェア上の改善策を提案し、
該改善策を施した場合の前記コンピュータの性能値をシ
ミュレータによって算出して示すことにより、現状の問
題点、改善の可能性をオペレータが知ることができるよ
うにした。
が、前記解析結果において最もペナルティの大きかった
順にハードウェア、ソフトウェア上の改善策を提案し、
該改善策を施した場合の前記コンピュータの性能値をシ
ミュレータによって算出して示すことにより、現状の問
題点、改善の可能性をオペレータが知ることができるよ
うにした。
【００１１】
【作用】本発明では以上の構成によって、ハードウェア
トレーサがコンピュータ上で実行されるソフトウェアの
実行を各命令ごとにトレースする。その際、ソフトウェ
アの実行上何ら影響を与えない。
トレーサがコンピュータ上で実行されるソフトウェアの
実行を各命令ごとにトレースする。その際、ソフトウェ
アの実行上何ら影響を与えない。
【００１２】シミュレータはハードウェアトレーサから
のトレースデータを用いて、１命令ごとの命令フェッ
チ、データフェッチ、データ書込みを再現し、その場合
のキャッシュヒット状況など実際に起こり得る状況を完
全にシミュレートすることができる。
のトレースデータを用いて、１命令ごとの命令フェッ
チ、データフェッチ、データ書込みを再現し、その場合
のキャッシュヒット状況など実際に起こり得る状況を完
全にシミュレートすることができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下本発明を図面に基づいて説明
する。
する。
【００１４】図１は、本発明によるコンピュータ性能向
上推奨システムの一実施の形態のブロック図である。
上推奨システムの一実施の形態のブロック図である。
【００１５】ターゲット３は性能評価の対象のコンピュ
ータである。プローブ１２は、ターゲット３におけるソ
フトウェアプログラムの実行を信号の動きとしてとらえ
るために、ターゲット３に接続されるものであり、ＣＰ
Ｕ３２や各種制御信号線３３につながれ、それらにおけ
る信号の変化をハードウェアトレーサ１に伝える。
ータである。プローブ１２は、ターゲット３におけるソ
フトウェアプログラムの実行を信号の動きとしてとらえ
るために、ターゲット３に接続されるものであり、ＣＰ
Ｕ３２や各種制御信号線３３につながれ、それらにおけ
る信号の変化をハードウェアトレーサ１に伝える。
【００１６】ハードウェアトレーサ１は、内部に大容量
メモリ１３を有し、ターゲット３からプローブ１２を介
して得られた信号を逐次このメモリ１３に記憶してい
く。このようにしてメモリ１３に記憶されたデータをト
レースデータ１４と呼ぶ。
メモリ１３を有し、ターゲット３からプローブ１２を介
して得られた信号を逐次このメモリ１３に記憶してい
く。このようにしてメモリ１３に記憶されたデータをト
レースデータ１４と呼ぶ。
【００１７】解析コンピュータ２はハードウェアトレー
サ１につながれ、トレースデータ１４を用いて作業を行
う。解析コンピュータ２上ではペナルティ解析ツール２
２と改善事項推奨ツール２３とが動作する。
サ１につながれ、トレースデータ１４を用いて作業を行
う。解析コンピュータ２上ではペナルティ解析ツール２
２と改善事項推奨ツール２３とが動作する。
【００１８】ペナルティ解析ツール２２はトレースデー
タ１４を解析してターゲット３のどの部分でどのくらい
のペナルティが起こっているのか（ペナルティの分布）
を求め、解析結果２６として改善事項推奨ツール２３に
渡す。
タ１４を解析してターゲット３のどの部分でどのくらい
のペナルティが起こっているのか（ペナルティの分布）
を求め、解析結果２６として改善事項推奨ツール２３に
渡す。
【００１９】改善事項推奨ツール２３は改善事項推奨部
２４とシミュレータ２５とから成る。改善事項推奨部２
４はペナルティ解析ツール２２で得られた解析結果２６
により改善策を選択する。シミュレータ２５は、改善事
項推奨部２４の選択した改善策をターゲット３に対して
施した場合をシミュレーションして、ターゲット３の性
能を予測する。
２４とシミュレータ２５とから成る。改善事項推奨部２
４はペナルティ解析ツール２２で得られた解析結果２６
により改善策を選択する。シミュレータ２５は、改善事
項推奨部２４の選択した改善策をターゲット３に対して
施した場合をシミュレーションして、ターゲット３の性
能を予測する。
【００２０】次に、図１に示したコンピュータ性能向上
推奨システムの動作について説明する。
推奨システムの動作について説明する。
【００２１】図２は、図１に示したコンピュータ性能向
上推奨システムの動作の流れを示すフローチャートであ
る。
上推奨システムの動作の流れを示すフローチャートであ
る。
【００２２】まず、プローブ１２をターゲット３に接続
する（Ｆ−１）。プローブ１２はターゲット３のＣＰＵ
３２や各種制御信号線３３に接続され、ターゲット３内
の信号をハードウェアトレーサ１に送る。
する（Ｆ−１）。プローブ１２はターゲット３のＣＰＵ
３２や各種制御信号線３３に接続され、ターゲット３内
の信号をハードウェアトレーサ１に送る。
【００２３】ハードウェアトレーサ１は送られてきた信
号を絶えず認識しており、ターゲット３上で動作するア
プリケーション（性能評価を行いたいソフトウェア）の
走行などのトレースを開始したい時点で、解析コンピュ
ータ２からハードウェアトレーサ１に対してトレース開
始信号を送ると、ハードウェアトレーサ１はトレースを
開始する（Ｆ−２、Ｆ−３）。すなわち、ハードウェア
トレーサ１は、トレース開始信号を受けた後には、クロ
ックなどのトリガを契機としてプローブ１２を介してタ
ーゲット３から送られてきた信号をトレースデータ１４
として認識し、大容量メモリ１３に格納していく。
号を絶えず認識しており、ターゲット３上で動作するア
プリケーション（性能評価を行いたいソフトウェア）の
走行などのトレースを開始したい時点で、解析コンピュ
ータ２からハードウェアトレーサ１に対してトレース開
始信号を送ると、ハードウェアトレーサ１はトレースを
開始する（Ｆ−２、Ｆ−３）。すなわち、ハードウェア
トレーサ１は、トレース開始信号を受けた後には、クロ
ックなどのトリガを契機としてプローブ１２を介してタ
ーゲット３から送られてきた信号をトレースデータ１４
として認識し、大容量メモリ１３に格納していく。
【００２４】ターゲット３上で動作するアプリケーショ
ンの走行の終了などのトレースを終了したい時点で、解
析コンピュータ２からハードウェアトレーサ１に対して
トレース終了信号を送ると（Ｆ−４）、ハードウェアト
レーサ１はトレースを終了しトレースデータ１４が確定
する（Ｆ−５）。
ンの走行の終了などのトレースを終了したい時点で、解
析コンピュータ２からハードウェアトレーサ１に対して
トレース終了信号を送ると（Ｆ−４）、ハードウェアト
レーサ１はトレースを終了しトレースデータ１４が確定
する（Ｆ−５）。
【００２５】解析コンピュータ２上のペナルティ解析ツ
ール２２は、このトレースデータ１４を用いてペナルテ
ィの分析を行う（Ｆ−６）。解析コンピュータ２にも大
容量メモリ１３と同程度の容量のメモリを設け、このメ
モリにトレースデータ１４を持って来て分析等を行うよ
うにしてもよい。
ール２２は、このトレースデータ１４を用いてペナルテ
ィの分析を行う（Ｆ−６）。解析コンピュータ２にも大
容量メモリ１３と同程度の容量のメモリを設け、このメ
モリにトレースデータ１４を持って来て分析等を行うよ
うにしてもよい。
【００２６】ペナルティ解析ツール２２は、トレースデ
ータ１４を用いて現在の走行状況におけるペナルティの
起こり具合を解析する。それはたとえば、メモリリード
待ちの割合がいくつぐらいであるとか、ライト、Ｉ／Ｏ
によるストールなど各種要因とそれぞれのペナルティの
量を解析する。そして、この結果得られた解析結果２６
を改善事項推奨ツール２３に渡す。
ータ１４を用いて現在の走行状況におけるペナルティの
起こり具合を解析する。それはたとえば、メモリリード
待ちの割合がいくつぐらいであるとか、ライト、Ｉ／Ｏ
によるストールなど各種要因とそれぞれのペナルティの
量を解析する。そして、この結果得られた解析結果２６
を改善事項推奨ツール２３に渡す。
【００２７】改善事項推奨ツール２３の改善事項推奨部
２４は、解析結果２６に基づいて、どのペナルティが一
番大きく性能を落としているのかを知り、それに対する
改善策を選択する（Ｆ−７）。この選択には、各要因別
に改善策を示した知識テーブルを使用する。選択された
改善策により、ターゲット３の新たなハードウェア／ソ
フトウェア構成が決まる。
２４は、解析結果２６に基づいて、どのペナルティが一
番大きく性能を落としているのかを知り、それに対する
改善策を選択する（Ｆ−７）。この選択には、各要因別
に改善策を示した知識テーブルを使用する。選択された
改善策により、ターゲット３の新たなハードウェア／ソ
フトウェア構成が決まる。
【００２８】シミュレータ２５は、改善事項推奨部２４
で決定された新たなハードウェア／ソフトウェア構成に
ついてトレースデータ１４を用いてシミュレーションを
行い、性能を予測する（Ｆ−８）。この結果、所望の性
能値に達しなかった場合には、さらに別の改善策を選択
してシミュレーションを繰り返す（Ｆ−９、Ｆ−７、Ｆ
−８）。シミュレーションの結果、所望の性能値に達し
た場合には、その場合の新たなハードウェア／ソフトウ
ェア構成と性能値とを結果２７として出力する（Ｆ−
９、Ｆ−１０）。
で決定された新たなハードウェア／ソフトウェア構成に
ついてトレースデータ１４を用いてシミュレーションを
行い、性能を予測する（Ｆ−８）。この結果、所望の性
能値に達しなかった場合には、さらに別の改善策を選択
してシミュレーションを繰り返す（Ｆ−９、Ｆ−７、Ｆ
−８）。シミュレーションの結果、所望の性能値に達し
た場合には、その場合の新たなハードウェア／ソフトウ
ェア構成と性能値とを結果２７として出力する（Ｆ−
９、Ｆ−１０）。
【００２９】
【実施例】次に、本発明の一実施例について図１を参照
しながら説明する。
しながら説明する。
【００３０】ターゲット３上で性能評価を行いたいアプ
リケーションが走行している。このターゲット３にプロ
ーブ１２をつないでターゲット３のＣＰＵ３２や各種制
御信号線３３における信号を拾い出し、リアルタイムに
トレーサ１に送る。プローブ１２はたとえばロジックア
ナライザに接続するようなプローブを１本１本つないで
もよいし、ＣＰＵとソケットとの間に入れるような専用
のものを作ってもよい。
リケーションが走行している。このターゲット３にプロ
ーブ１２をつないでターゲット３のＣＰＵ３２や各種制
御信号線３３における信号を拾い出し、リアルタイムに
トレーサ１に送る。プローブ１２はたとえばロジックア
ナライザに接続するようなプローブを１本１本つないで
もよいし、ＣＰＵとソケットとの間に入れるような専用
のものを作ってもよい。
【００３１】ハードウェアトレーサ１は送られてきた信
号を絶えず認識しているが、開始信号を受け取るまでは
データ格納動作は行わない。アプリケーションの走行な
どトレースを開始したい時点でトレース開始信号をハー
ドウェアトレーサ１に送ると、ハードウェアトレーサ１
はトレースを開始する。クロックなどのトリガを契機と
してプローブ１２から来る信号をトレースデータ１４と
して確定して大容量メモリ１３に格納していく。
号を絶えず認識しているが、開始信号を受け取るまでは
データ格納動作は行わない。アプリケーションの走行な
どトレースを開始したい時点でトレース開始信号をハー
ドウェアトレーサ１に送ると、ハードウェアトレーサ１
はトレースを開始する。クロックなどのトリガを契機と
してプローブ１２から来る信号をトレースデータ１４と
して確定して大容量メモリ１３に格納していく。
【００３２】本実施例では、図３に示したような種類の
信号を１回に格納するデータとして拾う。内容は、クロ
ックを入力して増やされていく絶対時間を知るためのタ
イムスタンプ、命令／データフェッチのアドレス、フェ
ッチされた命令／データの中身のコード、そしてリード
／ライト、Ｉ／Ｏアクセス、命令実行などを表す各種制
御信号である。
信号を１回に格納するデータとして拾う。内容は、クロ
ックを入力して増やされていく絶対時間を知るためのタ
イムスタンプ、命令／データフェッチのアドレス、フェ
ッチされた命令／データの中身のコード、そしてリード
／ライト、Ｉ／Ｏアクセス、命令実行などを表す各種制
御信号である。
【００３３】トレースを始めて目的のアプリケーション
の走行が終了したら、ハードウェアトレーサ１にトレー
ス終了信号を送る。この信号を受けるとトレースを終了
し、トレースデータ１４が確定する。
の走行が終了したら、ハードウェアトレーサ１にトレー
ス終了信号を送る。この信号を受けるとトレースを終了
し、トレースデータ１４が確定する。
【００３４】トレースデータ１４ができ上がったなら、
次に解析コンピュータ２上のペナルティ解析ツール２２
がトレースデータ１４を使用して解析を行う。ペナルテ
ィ解析ツール２２は、トレースデータ１４を用いて現在
の走行状況におけるペナルティの起こり具合を解析す
る。本実施例では、命令／データフェッチ時のキャッシ
ュのミス回数、ミスしたときの待ち時間、ライトによる
ストールの頻度と待ち時間、Ｉ／Ｏ待ちあわせ時間につ
いて調査するものとする。これらは上述したトレースデ
ータ１４の内容の制御信号を見ていくことによってわか
る。たとえば命令フェッチの後キャッシュミスが起こっ
たとすると、メモリブロックリードの信号が出てしばら
くしてからキャッシュリフィルが終了して命令実行が起
こる。これらが制御信号の動きとして現れる。
次に解析コンピュータ２上のペナルティ解析ツール２２
がトレースデータ１４を使用して解析を行う。ペナルテ
ィ解析ツール２２は、トレースデータ１４を用いて現在
の走行状況におけるペナルティの起こり具合を解析す
る。本実施例では、命令／データフェッチ時のキャッシ
ュのミス回数、ミスしたときの待ち時間、ライトによる
ストールの頻度と待ち時間、Ｉ／Ｏ待ちあわせ時間につ
いて調査するものとする。これらは上述したトレースデ
ータ１４の内容の制御信号を見ていくことによってわか
る。たとえば命令フェッチの後キャッシュミスが起こっ
たとすると、メモリブロックリードの信号が出てしばら
くしてからキャッシュリフィルが終了して命令実行が起
こる。これらが制御信号の動きとして現れる。
【００３５】そして、どのペナルティが大きかったかが
解析できたら、解析結果２６として改善事項推奨ツール
２３に渡す。たとえば、今回は、キャッシュのミス率が
非常に高かったため性能が出ていなかったとする。
解析できたら、解析結果２６として改善事項推奨ツール
２３に渡す。たとえば、今回は、キャッシュのミス率が
非常に高かったため性能が出ていなかったとする。
【００３６】改善事項推奨ツール２３の改善事項推奨部
２４は、解析結果２６に基づいて、どのペナルティが一
番大きく性能を落としているのかを知り、それに対する
改善策を選択する。この選択には、各要因別に改善策を
示した知識テーブルを使用する。たとえば、今回の大き
なペナルティであったキャッシュに対しては、「キャッ
シュのサイズを大きくする」、「ソフトウェアの割り付
けを分散させる」という改善項目が登録してあったとす
る。ペナルティの大きさや改善の容易さなども考慮して
改善策を決定する。ここでは「キャッシュのサイズを大
きくする」という改善策を選択したとする。この改善策
により、キャッシュのサイズを大きくした新たなハード
ウェア構成が決まる。
２４は、解析結果２６に基づいて、どのペナルティが一
番大きく性能を落としているのかを知り、それに対する
改善策を選択する。この選択には、各要因別に改善策を
示した知識テーブルを使用する。たとえば、今回の大き
なペナルティであったキャッシュに対しては、「キャッ
シュのサイズを大きくする」、「ソフトウェアの割り付
けを分散させる」という改善項目が登録してあったとす
る。ペナルティの大きさや改善の容易さなども考慮して
改善策を決定する。ここでは「キャッシュのサイズを大
きくする」という改善策を選択したとする。この改善策
により、キャッシュのサイズを大きくした新たなハード
ウェア構成が決まる。
【００３７】シミュレータ２５は、改善事項推奨部２４
で決定された新たなハードウェア構成についてトレース
データ１４を用いてシミュレーションを行い、性能を予
測する。今回のキャッシュについては命令とデータのフ
ェッチアドレスをたどっていくことによってキャッシュ
サイズが大きくなった場合のミス率をシミュレートして
出すことができる。その結果を使用して新しい構成での
性能値を算出する。
で決定された新たなハードウェア構成についてトレース
データ１４を用いてシミュレーションを行い、性能を予
測する。今回のキャッシュについては命令とデータのフ
ェッチアドレスをたどっていくことによってキャッシュ
サイズが大きくなった場合のミス率をシミュレートして
出すことができる。その結果を使用して新しい構成での
性能値を算出する。
【００３８】これで目標の性能値に達した場合には、
「改善策はキャッシュを○○メガ大きくしたことであ
り、その場合の性能値は○○である。」といった内容の
結果２７を出力する。
「改善策はキャッシュを○○メガ大きくしたことであ
り、その場合の性能値は○○である。」といった内容の
結果２７を出力する。
【００３９】一方、目標の性能値に達しなかった場合に
は、さらに別の改善策を選択してシミュレーションを繰
り返す。今回は、キャッシュのペナルティが他に比べて
非常に大きく、キャッシュ以外の部分を改善するよりあ
くまでキャッシュのペナルティを減らした方がよいとす
る。このような場合には、もう１つのキャッシュに関す
る改善策である「ソフトウェアの割り付けを分散させ
る」を選択して、この構成でシミュレーションを行って
性能値を算出する。
は、さらに別の改善策を選択してシミュレーションを繰
り返す。今回は、キャッシュのペナルティが他に比べて
非常に大きく、キャッシュ以外の部分を改善するよりあ
くまでキャッシュのペナルティを減らした方がよいとす
る。このような場合には、もう１つのキャッシュに関す
る改善策である「ソフトウェアの割り付けを分散させ
る」を選択して、この構成でシミュレーションを行って
性能値を算出する。
【００４０】このように、改善策を変更したり複数の改
善策を組み合わせたりしてみて、目的の性能値に達した
ら、その場合の新しいハードウェア／ソフトウェア構成
と性能値とを結果２７として出力する。
善策を組み合わせたりしてみて、目的の性能値に達した
ら、その場合の新しいハードウェア／ソフトウェア構成
と性能値とを結果２７として出力する。
【００４１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明による第１
の効果は、ハードウェアトレーサを有したことによりソ
フトウェアの走行に影響を与えないリアルタイムなトレ
ースができることである。従来のように、イベントトレ
ースでは、ソフトウェアの処理が入るためにトレース時
にアプリケーションの実時間での走行ができなかった
が、本発明によれば、リアルタイムトレースによりソフ
トウェアの実際の走行時間や実際のハードウェアの状態
などを知ることができる。
の効果は、ハードウェアトレーサを有したことによりソ
フトウェアの走行に影響を与えないリアルタイムなトレ
ースができることである。従来のように、イベントトレ
ースでは、ソフトウェアの処理が入るためにトレース時
にアプリケーションの実時間での走行ができなかった
が、本発明によれば、リアルタイムトレースによりソフ
トウェアの実際の走行時間や実際のハードウェアの状態
などを知ることができる。
【００４２】また、本発明による第２の効果は、シミュ
レータを有し、イベントごとのトレースではなく各命令
レベルのトレース結果を使用することによって、従来不
可能であった詳細なシミュレーションができるようにな
ったことである。この詳細なシミュレーションによって
正確な性能予測ができるようになる。
レータを有し、イベントごとのトレースではなく各命令
レベルのトレース結果を使用することによって、従来不
可能であった詳細なシミュレーションができるようにな
ったことである。この詳細なシミュレーションによって
正確な性能予測ができるようになる。
【図１】本発明によるコンピュータ性能向上推奨システ
ムの一実施の形態のブロック図である。
ムの一実施の形態のブロック図である。
【図２】図１に示したコンピュータ性能向上推奨システ
ムの動作の流れを示すフローチャートである。
ムの動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】トレースデータ１４の内容の一例を示す図であ
る。
る。
１ ハードウェアトレーサ １２ プローブ １３ 大容量メモリ １４ トレースデータ ２ 解析コンピュータ ２２ ペナルティ解析ツール ２３ 改善事項推奨ツール ２４ 改善事項推奨部 ２５ シミュレータ ２６ 解析結果 ２７ 結果 ３ ターゲット ３２ ＣＰＵ ３３ 制御信号線
Claims (5)
- 【請求項１】 コンピュータの実行状態をトレースする
ことによりその性能を評価するとともに性能向上のため
の改善策を提案するコンピュータ性能向上推奨システム
において、 前記コンピュータの実行状態をハードウェアレベルで逐
次トレースするハードウェアトレーサと、 該ハードウェアトレーサによるトレースの結果得られた
トレースデータを解析して、前記コンピュータの実行時
におけるペナルティの分布すなわち解析結果を求めるペ
ナルティ解析ツールと、 該ペナルティ解析ツールによって求められた前記解析結
果に基づいて、前記コンピュータの動作時における性能
を向上するための改善策を選択し提案する改善事項推奨
ツールとを備えたことを特徴とするコンピュータ性能向
上推奨システム。 - 【請求項２】 前記改善事項推奨ツールが、前記解析結
果において最もペナルティの大きかった順にハードウェ
ア、ソフトウェア上の改善策を提案し、該改善策を施し
た場合の前記コンピュータの性能値をシミュレータによ
って算出して示すことにより、現状の問題点、改善の可
能性をオペレータが知ることができるようにしたことを
特徴とする請求項１に記載のコンピュータ性能向上推奨
システム。 - 【請求項３】 前記シミュレータが、前記トレースデー
タを用いて、前記改善策を施した場合の前記コンピュー
タの性能値を算出することを特徴とする請求項２に記載
のコンピュータ性能向上推奨システム。 - 【請求項４】 前記改善事項推奨ツールが、前記シミュ
レータによって算出した性能値が所望の性能値に達して
いない場合には別の改善策を提案し、最終的に前記所望
の性能値に達した改善策を提案することを特徴とする請
求項２または３に記載のコンピュータ性能向上推奨シス
テム。 - 【請求項５】 コンピュータの実行状態をハードウェア
レベルで逐次トレースするハードウェアトレーサを有
し、 該ハードウェアトレーサによるトレース結果に基づいて
前記コンピュータの性能評価を行うことを特徴とするコ
ンピュータの性能評価システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8008048A JPH09198275A (ja) | 1996-01-22 | 1996-01-22 | コンピュータ性能向上推奨システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8008048A JPH09198275A (ja) | 1996-01-22 | 1996-01-22 | コンピュータ性能向上推奨システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09198275A true JPH09198275A (ja) | 1997-07-31 |
Family
ID=11682460
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8008048A Pending JPH09198275A (ja) | 1996-01-22 | 1996-01-22 | コンピュータ性能向上推奨システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09198275A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7069473B2 (en) | 2001-10-05 | 2006-06-27 | Nec Corporation | Computer recovery method and system for recovering automatically from fault, and fault monitoring apparatus and program used in computer system |
| JP2007206806A (ja) * | 2006-01-31 | 2007-08-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | キャッシュ観測装置、プロセッサの解析方法およびキャッシュメモリ |
| WO2009101900A1 (ja) * | 2008-02-13 | 2009-08-20 | Nec Corporation | 性能最適化システム、方法及びプログラム |
| JP2012194646A (ja) * | 2011-03-15 | 2012-10-11 | Fujitsu Ltd | シミュレーション装置及びプログラム |
-
1996
- 1996-01-22 JP JP8008048A patent/JPH09198275A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7069473B2 (en) | 2001-10-05 | 2006-06-27 | Nec Corporation | Computer recovery method and system for recovering automatically from fault, and fault monitoring apparatus and program used in computer system |
| JP2007206806A (ja) * | 2006-01-31 | 2007-08-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | キャッシュ観測装置、プロセッサの解析方法およびキャッシュメモリ |
| US7698496B2 (en) | 2006-01-31 | 2010-04-13 | Panasonic Corporation | Cache memory observation device and method of analyzing processor |
| WO2009101900A1 (ja) * | 2008-02-13 | 2009-08-20 | Nec Corporation | 性能最適化システム、方法及びプログラム |
| US8738881B2 (en) | 2008-02-13 | 2014-05-27 | Nec Corporation | Performance optimization system, method and program |
| JP2012194646A (ja) * | 2011-03-15 | 2012-10-11 | Fujitsu Ltd | シミュレーション装置及びプログラム |
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| Date | Code | Title | Description |
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