パフォーマンス予測

コンピュータ科学において、性能予測とは、特定のコンピュータ上でのプログラムの実行時間やその他の性能要因（キャッシュミスなど）を推定することを意味します。これは、コンピュータ設計者が新しいコンピュータ設計を評価するため、コンパイラ 開発者が新しい最適化手法を模索するため、そして上級開発者がプロ​​グラムをチューニングするために広く利用されています。

コンピュータ上でのプログラムのパフォーマンスを予測する方法は数多く存在する。それらは大きく3つの主要なカテゴリに分類できる。

• シミュレーションに基づく予測
• プロファイルに基づく予測
• 分析モデリング

性能データは、コンピュータシミュレータから直接取得できます。シミュレータ内では、対象プログラムの各命令が特定の入力データセットに基づいて動的に実行されます。シミュレータはプログラムのパフォーマンスを非常に正確に予測できますが、大規模なプログラムを処理するにはかなりの時間がかかります。例としては、PACE ^{[ 1 ]}や Wisconsin Wind Tunnel シミュレータ^{[ 2 ]}のほか、並列システムシミュレーションに必要な時間を大幅に短縮しようとする、より新しい WARPP シミュレーションツールキット^{[ 3 ]などがあります。}

トレースベースのシミュレーションに基づく別のアプローチでは、すべての命令を実行するのではなく、重要なプログラムイベントのみを記録するトレースファイルを実行します。このアプローチは、前述のサイクル精度シミュレーションに比べて柔軟性と精度が若干劣りますが、はるかに高速です。トレースの生成にはかなりのストレージ容量が必要となることが多く、実行中に大量のデータが記録される場合は、アプリケーションの実行時間に深刻な影響を与える可能性があります。

従来のパフォーマンス予測手法では、プログラムを、実行パスで接続された一連の基本ブロックとして扱います。したがって、プログラム全体の実行時間は、各基本ブロックの実行時間にその実行頻度を乗じたものの合計となります。これは次の式で示されます。

${\displaystyle T_{program}=\sum _{i=1}^{n}{(T_{BB_{i}}*F_{BB_{i}})}}$

基本ブロックの実行頻度はプロファイラから生成されるため、この方法はプロファイルベース予測と呼ばれます。基本ブロックの実行時間は通常、単純な命令スケジューラから取得されます。

従来のプロファイルベースの予測は、初期の単一命令発行・順序実行プロセッサには有効でしたが、現代のプロセッサの性能を正確に予測することはできません。その主な理由は、現代のプロセッサは複数の命令を同時に発行・実行でき、場合によっては元の順序から外れて、基本ブロックの境界を越えることがあるからです。