Arm 将程序计数器样本转换为（g）prof输入数据
我正在从一只手臂上收集程序计数器样本。下面是一个长长的列表：Arm 将程序计数器样本转换为（g）prof输入数据,arm,profiling,cortex-m3,gprof,Arm,Profiling,Cortex M3,Gprof,我正在从一只手臂上收集程序计数器样本。下面是一个长长的列表： 0x8005b2a 0x8001324 0x8005b34 0x8001318 定期对pc进行采样。我现在想要一个运行程序的静态平面配置文件。就像（g）prof在linux内核支持下所做的一样 有没有办法将这些PC样本转换为（g）prof可读格式，或者有没有其他工具可以根据这些PC样本和*.elf/*.lst文件为我提供配置文件？Hans Müller，据我所知，生成gprof格式并不是那么容易（-）“头文件gmon_out.h中定义
有没有办法将这些PC样本转换为（g）prof可读格式，或者有没有其他工具可以根据这些PC样本和*.elf/*.lst文件为我提供配置文件？Hans Müller，据我所知，生成gprof格式并不是那么容易（-）“头文件gmon_out.h中定义了新的文件格式。它由一个包含magic cookie的头文件和一个版本号组成，……直方图记录由一个头文件组成，该头文件后面跟着一个BIN数组…” 我可以推荐一代
- （
tool-）或pprof - callgrind.out格式（callgrind_注释和
GUI工具-但您应该解析符号名称，kcachegrind需要打开名称压缩）kcachegrind
awkperlpythonaddr2linepprofobjdump这两种格式都可以用于平面配置文件，但它们在某种程度上支持调用图。pprof允许您在每个事件中保存完整的回溯；而callgrind.out格式只存储成对的调用方被调用方（cfn），kcachegrind可能会错误地猜测热代码的路径。据我所知，gprof格式并不容易生成（“头文件gmon_out.h中定义了新的文件格式。它由一个包含magic cookie的头文件和一个版本号组成，……直方图记录由一个头文件组成，该头文件后面是一个BIN数组…” 我可以推荐一代
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tool-）或pprof - callgrind.out格式（callgrind_注释和
GUI工具-但您应该解析符号名称，kcachegrind需要打开名称压缩）kcachegrind
awkperlpythonaddr2linepprofobjdump这两种格式都可以用于平面配置文件，但它们在某种程度上支持调用图。pprof允许您在每个事件中保存完整回溯；而callgrind.out格式仅存储成对的调用方被调用方（cfn），kcachegrind可能会错误地猜测热代码的路径。你这样做是因为你想找到提高速度的方法吗？如果是这样，你将比大量的程序计数器样本幸运得多。检查。是的，我将分析每个函数花费了多少周期。我将对所有调用数据进行采样（意味着：调用函数的pc值+调用函数的pc值）+每512个pc值。这意味着你不仅要定期读取pc，还要定期读取整个调用堆栈。现在，如果你想做的不仅仅是分析，而是想真正找到瓶颈，以便消除它们，（你看，这是一个不同的问题）这是如何做到的。任何瓶颈都需要一定的时间，对吗？假设它是20%。这意味着任何随机时间堆栈样本都将以20%的概率显示它。因此，如果您开始随机时间采样堆栈样本，您应该在平均10个样本后看到问题两次。因此，瓶颈越大，您需要的样本就越少。清楚吗？我想这对我来说是清楚的。我正在对所有调用数据进行采样，覆盖_gnu_mcount_nc函数并将-pg选项传递给gcc。此外，我还在电脑上每512个时钟周期采样一次。这对我来说意味着，我将看到每个瓶颈都超过512个周期，并且有X%的概率小于512个周期。X应该包括与样本数量有关。通过堆栈采样，我可以获取调用数据，以检测经常调用的小函数。我说的对吗？如果我理解的话，您会得到两件事：1）每512个周期采集一次PC样本，以及2）关于输入任何函数的一些信息。我建议您在调试器或模拟器下运行该程序，以便手动中断它。当您这样做时，获取堆栈跟踪并研究它，以便了解在该时间点发生的所有事情。希望它所做的任何事情都可能被消除。重复几次。任何事情都不会发生如果你在>1个样本上看到它，它可能会被消除，这是一个很好的大瓶颈。它也会发现成群的小鸟很好，别担心。你这样做是因为你想找到提高速度的方法吗？如果是这样，你会比大量的程序计数器样本更幸运。检查。是的，我将分析有多少cyc每个函数都使用了les。我正在对所有调用数据进行采样（表示：调用方函数的pc值+pc