Skip to content
Open
Changes from all commits
Commits
File filter

Filter by extension

Filter by extension

Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
101 changes: 99 additions & 2 deletions README.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,2 +1,99 @@
# perfd
Linux daemon for automatic profile collection and post-link binary optimization
# Perfd: Системный демон для автоматического применения BOLT

# Perfd

В данной работе я построили систему автоматического сбора профильной информации и применения BOLT под названием perfd.
Copy link
Contributor

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

perfd – это система...


# Overview
Copy link
Contributor

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Убрать весь текст секции


Программа составляется на языке программирования, например С++. Исходный код программы подается на вход компилятора, который переводит программу в набор инструкций процессора в двоичном представлении. Программа в двоичном представлении загружается в память и исполняется процессором. Чтобы достичь максимальной производительности приложения используется профильная оптимизация.

Экономическая оценка эффекта применения автоматической оптимизации
1. Оценить количество компьютеров под управлением Linux
- клиенты: Chrome OS, Ubuntu
- серверы
2. Оценить среднюю нагрузку клиентов (низкая) и серверов (средняя) - в процентах
3. Предположить, что основным на клиентских машинах является веб-браузер (найти
статистику), а на серверах - серверные приложения среднего/большого размера.
4. Замерить/оценить эффект от ускорения при помощи BOLT (для браузера на
бенчмарках, для серверных приложений - среднее из статей).
5. Оценить уменьшение требуемого количества серверов, энергопотребления на клиентах.


# Relevance
Copy link
Contributor

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Убрать секцию


Человечество на сегодняшний день использует огромные вычислительные ресурсы. [Энергопотребление датацентров по всему миру](https://www.statista.com/statistics/186992/global-derived-electricity-consumption-in-data-centers-and-telecoms/) в 2018 году составляло приблизительно 200 ТВт/ч или 17 млн тонн нефтяного эквивалента в год. Много это или мало? На 2018 год вся Австралия потребляла электроэнергии приблизительно 18 млн тонн нефтяного эквивалента в год. ([источник](https://en.wikipedia.org/wiki/World_energy_supply_and_consumption?oldformat=true#Final_consumption)).

Ожидается, что объем вычислений и использование сетевых технологий только продолжит расти: согласно прогнозу шведского исследователя [Андреса Андраэ](https://www.nature.com/articles/d41586-018-06610-y), ([статья](https://www.mdpi.com/2078-1547/6/1/117/htm?utm_source=morning_brew)) к 2030 году потребление электричества всеми информационно-телекоммуникационными службами вырастет до 21% всей потребляемой человечеством электроэнергии. Ожидаемая доля дата-центров вырастет до 7.5% мировой электроэнергии. Таким образом в целях сокращения потребления энергоресурсов человечество заинтересовано в повышении эффективности компьютерных вычислений.

Технологические компании всех размеров заинтересованы в оптимизации собственных приложений с целью экономии электроэнергии и обслуживания большего числа пользователей.

Самые крупные компании тратят существенные ресурсы на максимальную оптимизацию собственных приложений и инвестируют в разработку новых методов оптимизации. К примеру, Google инвестировал в разработку технологий AutoFDO и ThinLTO
Многие улучшения, разработанные в корпорациях, напрямую применимы к клиентским и серверным приложениям, работающим на компьютерах конечных пользователей и в датацентрах. К таким улучшениям относятся компиляторные оптимизации, реализованные в компиляторах GCC и Clang. К примеру, браузеры Google Chrome и Firefox компилируются при помощи компилятора Clang.


# Installation

___BOLT:___


> git clone https://github.com/facebookincubator/BOLT llvm-bolt

> mkdir build

> cd build

> cmake -G Ninja ../llvm-bolt/llvm -DLLVM_TARGETS_TO_BUILD="X86;AArch64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DLLVM_ENABLE_ASSERTIONS=ON -DLLVM_ENABLE_PROJECTS="clang;lld;bolt"

> ninja bolt


***


__SQlite:__


pip install sql30



***


__Python:__


sudo apt install python3.8
python --version


***



__Perf:__


apt-get install linux-tools-common linux-tools-generic linux-tools-`uname -r`


# How it works

В самом начале демон находится в спящем режиме. Затем демон выходит из спящего режима по таймеру и начинает профилировать всю систему в фоновом режиме. Во время профилирования, демон накапливает профиль в базу данных (sqlite). После того, как демон накопил достаточное количество данных, perfd анализирует часто используемые приложения. По достижении заданного количества профиля вызывает BOLT, он начинает автоматически заменять приложения на оптимизированное и сново уходит в спящий режим.

# Systemd

__Systemd__ - это менеджер демонов в Linux. Он позволяет управлять запуском сервисов, предоставляет функции мониторинга и логирования.

___Systemctl enable:___

Подключает модуль, чтобы он автоматически запускался при подключении определенного оборудования или зависит от того, что указано в модуле.

___Systemctl start:___

Запускает модуль сразу же.

# Additional information

__Presentation__ - https://docs.google.com/presentation/d/1xodupJPIk2-FzrOgCYt3jZlhkjOVFFKKZE3gH0qMzJ8/edit#slide=id.p