cpu_profiling_cn.md

# CPU性能调优

此教程会介绍如何使用Python的cProfile包、Python库yep、Google perftools来进行性能分析 (profiling) 与调优（performance tuning）。

Profling 指发现性能瓶颈。系统中的瓶颈可能和程序员开发过程中想象的瓶颈相去甚远。Tuning 指消除瓶颈。性能优化的过程通常是不断重复地 profiling 和 tuning。

PaddlePaddle 用户一般通过调用 Python API 编写深度学习程序。大部分 Python API 调用用 C++ 写的 libpaddle.so。所以 PaddlePaddle 的性能分析与调优分为两个部分:

* Python 代码的性能分析
* Python 与 C++ 混合代码的性能分析


## Python代码的性能分析

### 生成性能分析文件

Python标准库中提供了性能分析的工具包，[cProfile](https://docs.python.org/2/library/profile.html)。生成Python性能分析的命令如下:

```bash
python -m cProfile -o profile.out main.py
```

其中 `main.py` 是我们要分析的程序，`-o`标识了一个输出的文件名，用来存储本次性能分析的结果。如果不指定这个文件，`cProfile`会打印到标准输出。

### 查看性能分析文件

`cProfile` 在main.py 运行完毕后输出`profile.out`。我们可以使用[`cprofilev`](https://github.com/ymichael/cprofilev)来查看性能分析结果。`cprofilev`是一个Python的第三方库。使用它会开启一个HTTP服务，将性能分析结果以网页的形式展示出来：

```bash
cprofilev -a 0.0.0.0 -p 3214 -f profile.out main.py
```

其中`-a`标识HTTP服务绑定的IP。使用`0.0.0.0`允许外网访问这个HTTP服务。`-p`标识HTTP服务的端口。`-f`标识性能分析的结果文件。`main.py`标识被性能分析的源文件。

用Web浏览器访问对应网址，即可显示性能分析的结果：

```
   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.284    0.284   29.514   29.514 main.py:1(<module>)
     4696    0.128    0.000   15.748    0.003 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/executor.py:20(run)
     4696   12.040    0.003   12.040    0.003 {built-in method run}
        1    0.144    0.144    6.534    6.534 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/__init__.py:14(<module>)
```

每一列的含义是:

<table>
<thead>
<tr>
<th>列名</th>
<th>含义 </th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td> ncalls</td>
<td> 函数的调用次数</td>
</tr>
<tr>
<td>tottime</td>
<td> 函数实际使用的总时间。该时间去除掉本函数调用其他函数的时间</td>
</tr>
<tr>
<td> percall </td>
<td> tottime的每次调用平均时间</td>
</tr>
<tr>
<td> cumtime</td>
<td> 函数总时间。包含这个函数调用其他函数的时间</td>
</tr>
<tr>
<td> percall</td>
<td> cumtime的每次调用平均时间</td>
</tr>
<tr>
<td> filename:lineno(function) </td>
<td> 文件名, 行号，函数名 </td>
</tr>
</tbody>
</table>


### 寻找性能瓶颈

通常`tottime`和`cumtime`是寻找瓶颈的关键指标。这两个指标代表了某一个函数真实的运行时间。

将性能分析结果按照tottime排序，效果如下:

```text
     4696   12.040    0.003   12.040    0.003 {built-in method run}
   300005    0.874    0.000    1.681    0.000 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/dataset/mnist.py:38(reader)
   107991    0.676    0.000    1.519    0.000 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/framework.py:219(__init__)
     4697    0.626    0.000    2.291    0.000 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/framework.py:428(sync_with_cpp)
        1    0.618    0.618    0.618    0.618 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/__init__.py:1(<module>)
```

可以看到最耗时的函数是C++端的`run`函数。这需要联合我们第二节`Python`与`C++`混合代码的性能分析来进行调优。而`sync_with_cpp`函数的总共耗时很长，每次调用的耗时也很长。于是我们可以点击`sync_with_cpp`的详细信息，了解其调用关系。

```text
Called By:

   Ordered by: internal time
   List reduced from 4497 to 2 due to restriction <'sync_with_cpp'>

Function                                                                                                 was called by...
                                                                                                             ncalls  tottime  cumtime
/home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/framework.py:428(sync_with_cpp)  <-    4697    0.626    2.291  /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/framework.py:562(sync_with_cpp)
/home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/framework.py:562(sync_with_cpp)  <-    4696    0.019    2.316  /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/framework.py:487(clone)
                                                                                                                  1    0.000    0.001  /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/framework.py:534(append_backward)


Called:

   Ordered by: internal time
   List reduced from 4497 to 2 due to restriction <'sync_with_cpp'>
```

通常观察热点函数间的调用关系，和对应行的代码，就可以了解到问题代码在哪里。当我们做出性能修正后，再次进行性能分析(profiling)即可检查我们调优后的修正是否能够改善程序的性能。



## Python与C++混合代码的性能分析

### 生成性能分析文件

C++的性能分析工具非常多。常见的包括`gprof`, `valgrind`, `google-perftools`。但是调试Python中使用的动态链接库与直接调试原始二进制相比增加了很多复杂度。幸而Python的一个第三方库`yep`提供了方便的和`google-perftools`交互的方法。于是这里使用`yep`进行Python与C++混合代码的性能分析

使用`yep`前需要安装`google-perftools`与`yep`包。ubuntu下安装命令为

```bash
apt update
apt install libgoogle-perftools-dev
pip install yep
```

安装完毕后，我们可以通过

```bash
python -m yep -v main.py
```

生成性能分析文件。生成的性能分析文件为`main.py.prof`。

命令行中的`-v`指定在生成性能分析文件之后，在命令行显示分析结果。我们可以在命令行中简单的看一下生成效果。因为C++与Python不同，编译时可能会去掉调试信息，运行时也可能因为多线程产生混乱不可读的性能分析结果。为了生成更可读的性能分析结果，可以采取下面几点措施:

1. 编译时指定`-g`生成调试信息。使用cmake的话，可以将CMAKE_BUILD_TYPE指定为`RelWithDebInfo`。
2. 编译时一定要开启优化。单纯的`Debug`编译性能会和`-O2`或者`-O3`有非常大的差别。`Debug`模式下的性能测试是没有意义的。
3. 运行性能分析的时候，先从单线程开始，再开启多线程，进而多机。毕竟单线程调试更容易。可以设置`OMP_NUM_THREADS=1`这个环境变量关闭openmp优化。

### 查看性能分析文件

在运行完性能分析后，会生成性能分析结果文件。我们可以使用[`pprof`](https://github.com/google/pprof)来显示性能分析结果。注意，这里使用了用`Go`语言重构后的`pprof`，因为这个工具具有web服务界面，且展示效果更好。

安装`pprof`的命令和一般的`Go`程序是一样的，其命令如下:

```bash
go get github.com/google/pprof
```

进而我们可以使用如下命令开启一个HTTP服务:

```bash
pprof -http=0.0.0.0:3213 `which python`  ./main.py.prof
```

这行命令中，`-http`指开启HTTP服务。`which python`会产生当前Python二进制的完整路径，进而指定了Python可执行文件的路径。`./main.py.prof`输入了性能分析结果。

访问对应的网址，我们可以查看性能分析的结果。结果如下图所示:

![result](./pprof_1.png)


### 寻找性能瓶颈

与寻找Python代码的性能瓶颈类似，寻找Python与C++混合代码的性能瓶颈也是要看`tottime`和`cumtime`。而`pprof`展示的调用图也可以帮助我们发现性能中的问题。

例如下图中，

![kernel_perf](./pprof_2.png)

在一次训练中，乘法和乘法梯度的计算占用2%-4%左右的计算时间。而`MomentumOp`占用了17%左右的计算时间。显然，`MomentumOp`的性能有问题。

在`pprof`中，对于性能的关键路径都做出了红色标记。先检查关键路径的性能问题，再检查其他部分的性能问题，可以更有次序的完成性能的优化。