Ubuntu Fortran性能分析怎么做

Ubuntu 下 Fortran 性能分析实操指南

一 基础准备与基线计时

• 安装编译器：sudo apt install gfortran。
• 基线计时示例（建议固定问题规模、关闭后台负载、预热后再测）：

  program main
    implicit none
    real :: t0, t1, elapsed
    call cpu_time(t0)
    ! ... 被测代码 ...
    call cpu_time(t1)
    elapsed = t1 - t0
    print '("Elapsed: ", F0.4, " s")', elapsed
  end program
  

• 编译与运行：gfortran -O3 -o main main.f90 & & ./main。
• 建议做法：多次运行取中位数；对含 I/O 的程序，分离 I/O 与计算阶段计时；使用代表性输入规模。
• 说明：gfortran 的 -pg 与 -O3 同时开启可能带来开销或符号信息缺失，实际分析时常用“无 -pg 的 -O3 版本做热点定位，-pg 版本做调用统计”的两套构建。

二 工具链与适用场景

• gprof（调用图与函数时间占比）：适合粗粒度热点定位，需重新编译加 -pg，运行生成 gmon.out，再用 gprof 生成报告。
• perf + FlameGraph（CPU 采样 + 火焰图）：系统级热点与调用栈可视化，能直观看到热点函数与调用路径。
• Valgrind Massif（堆内存分配分析）：定位内存分配热点与峰值占用，帮助发现大块临时分配与泄漏趋势。
• Intel 工具链（如 Intel oneAPI 的 VTune Profiler/Inspector）：对 Intel 编译器与 x86 平台优化较深，适合线程与内存访问模式分析。
• Omnitrace（并行与异构应用）：支持 Fortran/C/C++/HIP/OpenCL/Python，覆盖 CPU/GPU 与 MPI/Kokkos 等并行 API，提供因果分析与 Web 可视化。

三 分步操作命令

• gprof（函数级热点与调用统计）

  1. 编译：gfortran -O3 -pg -o app app.f90
  2. 运行：./app（生成 gmon.out）
  3. 报告：gprof app gmon.out > gprof.txt
  4. 解读要点：关注“cumulative seconds”“self seconds”和调用次数，优先优化占比最高者。

• perf + FlameGraph（火焰图）

  1. 安装：sudo apt install linux-tools-common linux-tools-generic linux-tools-$(uname -r)
     git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph
  2. 编译：gfortran -g -O3 -o app app.f90（建议保留调试符号，函数名更清晰）
  3. 采样记录：perf record -e cpu-clock -g ./app
  4. 生成火焰图： perf script -i perf.data > perf.unfold
     FlameGraph/stackcollapse-perf.pl perf.unfold > perf.folded
     FlameGraph/flamegraph.pl perf.folded > perf.svg
  5. 查看：浏览器打开 perf.svg，横向越长表示占用越多。

• Valgrind Massif（堆内存分配热点与峰值）

  1. 安装：sudo apt install valgrind
  2. 运行：valgrind –tool=massif ./app
  3. 分析：ms_print massif.out.xxxx 查看分配栈与峰值占用；也可用 massif-visualizer 图形化查看。

四 结果解读与优化建议

• 先大后小：先用 perf/火焰图 找到占用最高的外层函数，再逐层下钻到内层循环；用 gprof 验证调用次数与占比是否异常。
• 优化优先级：
  • 计算强度高的循环优先做“循环展开/向量化”（编译器提示如 -O3 已部分完成，必要时结合数据布局与访问连续性优化）。
  • 减少内存带宽压力：提高数据局部性（顺序访问、分块/tiling）、避免不必要的临时数组与拷贝。
  • 并行化：在热点循环上评估 OpenMP/线程并行或 MPI 域分解，注意负载均衡与同步开销。
• 持续回归：每次优化后，用相同数据集与机器复测，比较“总时长/吞吐/峰值内存”等关键指标，避免优化副作用。

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