概要
https://johnnysswlab.com/performance-debugging-with-llvm-mca-simulating-the-cpu/
詳細内容
## Performance Debugging with llvm-mca: Simulating the CPU
https://johnnysswlab.com/performance-debugging-with-llvm-mca-simulating-the-cpu/
LLVM-MCAを使用してCPU実行をシミュレートし、パフォーマンスのボトルネックを特定する。
[[LLVM-MCA, CPUシミュレーション, パフォーマンスデバッグ, コード最適化, ARM NEON]]
この記事は、LLVM-MCA（Machine Code Analyzer）を使用して、CPUの実行をシミュレートし、コードのパフォーマンスボトルネックを特定する方法を解説しています。具体例として、ARM NEONを使用した畳み込みカーネルの最適化ケーススタディが紹介されています。5つのロード命令を使用するバージョンと、2つのロード命令と3つの抽出命令を使用するバージョンを比較し、後者の方がリソース利用のバランスが良く、独立したロード命令により優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。LLVM-MCAは、実行ポートの競合やデータ依存性に関連するボトルネックの特定に役立つ強力なツールですが、命令フェッチやメモリアクセスのレイテンシに関する分析には限界があることも指摘されています。
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**編集者ノート**: LLVM-MCAのようなCPUシミュレーションツールは、AIコーディングの文脈で直接的な関連性は低いかもしれませんが、パフォーマンスが重要な低レベルの最適化や、特定のハードウェアアーキテクチャ（例: GPU、TPU）向けのコード生成を理解する上で非常に価値があります。AIモデルの推論速度やトレーニング効率を最大化するために、開発者はこれらのツールを使って、生成されたコードやカスタムカーネルの実行効率を深く分析できるようになるでしょう。将来的には、AIコーディングアシスタントが、生成したコードに対してLLVM-MCAのようなツールによる自動的なパフォーマンス分析と最適化提案を行うようになる可能性があります。