ウィンドウ: グラフィックス - GPU 計算/メディア・ホットスポット

グリッド: プログラム単位の基本パフォーマンス・メトリックを解析して、最も時間を消費するユニットを特定します。アプリケーションが OpenCL* ソフトウェア・テクノロジーを使用し、[GPU プログラミング API をトレース] オプションを有効にして解析すると、グリッドはデフォルトで [計算タスクの目的] 粒度でグループ化されます。

最初に、実行時間が最も長いホットなカーネルを解析し最適化します。これらは、平均実行時間が長い、あるいは平均実行時間は短くても頻繁に呼び出される (インスタンスのカウント値を参照) といった特徴のカーネルを含みます。どちらの場合も注目すべきです。詳細は、「GPU OpenCL* アプリケーション解析」を参照してください。

GPU 実行ユニットがアイドル状態、キューに入れられている状態、またはコードを実行中のビジー状態のときの CPU アクティビティー (実行されたモジュール/関数とその CPU 時間) を理解するには、[GPU レンダーと EU エンジンストール状態] グループレベルを使用します。

スレッド: 特定のスレッドの CPU と GPU 利用率を調査します。[プラットフォーム] タブには、スレッド関数が含まれるモジュール名としてスレッド名が表示されます。例えば、myFoo 関数が、MyMegaFoo (Linux*) または MyMegaFoo.dll (Windows*) 関数に属する場合、スレッド名は MyMegaFoo (Linux*) または MyMegaFoo.dll (Windows*) と表示されます。これは、タイムライン上に表示されるワークを生成するスレッドコードの場所を特定するのに役立ちます。

Windows* ターゲットのみ: CPU と GPU の使用状況を関連付け、アプリケーションが GPU に依存しているか判断します。GPU エンジン利用率バーは、GPU タスクに起因する CPU スレッド上の DMA パケットを表示します。このバーは、GPU エンジンのタイプによって色分けされます (上記の例の黄色のバーはレンダーと GPGPU に対応します)。

GPU ハードウェア・メトリック: インテル® HD グラフィックスおよびインテル® Iris® グラフィックスを搭載したプロセッサーの GPU 解析で [プロセッサー・グラフィックス・ハードウェア・イベントを解析] オプションを有効にすると、インテル® VTune™ プロファイラーは選択したメトリックグループの統計を表示します。

例えば、デフォルトの [概要] メトリックのグループでは、[GPU 実行ユニット: EU アレイアイドル] メトリックから開始します。アイドルサイクルは無駄なサイクルです。スケジュールされているスレッドがなく、EU の貴重な計算リソースが活用されません。EU アレイアイドルがゼロの場合、GPU は効率良く活用されており、すべての EU にスレッドがスケジュールされています。

ほとんどの場合、最適化では [EU アレイストール] メトリックを最小にし、[EU アレイアクティブ] を最大にします。ただし、メモリー帯域幅に制約されるアルゴリズムは例外です。この場合、([EU アレイアクティブ] を最大にするのではなく) メモリー帯域幅を特定のプラットフォームのピークに近づけるように最適化します。

メモリーアクセスは、しばしばストールの原因になります。メモリーレイアウトと注意深く設計されたメモリーアクセスの重要性を軽視することはできません。[EU アレイストール] がゼロでなく [GPU L3 ミス] に関連しており、アルゴリズムがメモリー帯域幅に制限されていない場合は、メモリーアクセスとレイアウトの最適化を試してみるべきです。

サンプラーアクセスはコストが高く、容易にストールを引き起こします。サンプラーアクセスは、[サンプラーがボトルネック] と [サンプラービジー] メトリックによって測定できます。

計算キュー: OpenCL* カーネル・サブミッションの詳細では、サブミッションと実行の順序に注目し、キューで費やされた時間を特定して、計算キューのデータにズームして解析します。インテル® VTune™ プロファイラーは、同じ名前とグローバル/ローカルサイズのカーネルを同色で表示します。同期タスクは、縦縞 で表示されます。データ転送は、斜め格子 で表示されます。

カーネルタスクをクリックすると、上位レイヤーに表示された実行に対応するキュー全体がハイライトされます。カーネルの実行パラメーターを見るには、キューのオブジェクトにカーソルを移動します。

Windows* ターゲットのみ: [プラットフォーム] ウィンドウに切り替えて、OpenCL* デバイスキューの実行パスが DMA パケット・ソフトウェア・キューとどのように関連するか調査します。

GPU 使用メトリック: GPU 使用率バーは、使用されている GPU エンジンのタイプに応じて色分けされます。

[プラットフォーム] タブが、GPU がほとんどビジーであり、ビジー間隔のアイドル時間が非常に短く、GPU ソフトウェアのキューがほとんどゼロにならないことを示す場合、理論的にはアプリケーションは GPU に依存しています。ビジー間隔のアイドル時間が長く、その間 CPU がビジーとなる場合、アプリケーションは CPU 依存であると言えます。しかし、このような明確な状況はまれであるため、詳細を解析してすべての依存関係を明らかにする必要があります。例えば、GPU エンジンがシリアル化されている場合 (GPU エンジンがビデオ処理とレンダリング処理を交互に実行するなど)、誤って GPU 依存と見なしてしまう可能性があります。このケースでは、CPU で実行されるアプリケーションが原因で GPU 上で非効率なスケジューリングが生じています。