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c++ - oprofile: "[vectors] (tgid:20712 range:0xffff0000-0xffff1000)" とはどういう意味ですか?
ARM Cortex-A8 で oprofile を使用してアプリケーションのプロファイルを作成すると、イメージ名が「[vectors] (tgid:20712 range:0xffff0000-0xffff1000)」のサンプルが多数あることに気付きました。
oprofile は、これが私の処理時間の 17% を占めると報告しているので、誰かがこれが何であるかを説明できることを願っています。私は広範囲に検索しましたが、説明が見つかりません。
私はおそらく例外処理と関係があると考えていましたか?
profiling - gprof2dot で OProfile 出力を視覚化する (不完全な出力)
だから私は何が間違っているのか分かりません。oprofile によって生成されたプロファイルがあります。以下のコマンドを使用して、この oprofile をテキスト ファイルに変換しました (その txt ファイルには行がたくさんあります)。
profile_test.txt ファイルのサンプル行を次に示します。
そこには何も興味深いものはありません。
gprof2dot を使用して表示したいと思います。次のようにスクリプトを実行します。
これによりファイルが生成されますが、profile_test.txt のすべてが含まれているわけではなく (ほとんどの関数呼び出しが欠落しています)、ツリーではなく単なる呼び出しバーです。
ツリー構造で見栄えを良くするにはどうすればよいですか? 私はこれらの指示に従いました。
ちなみに、これは実際のリソース割り当てです。
c++ - oprofile を使用するときに、boost、ace、stl を除外するにはどうすればよいですか?
パフォーマンス分析に oprofile ツールを使用すると、結果には stl 関数、ACE 関数、およびブースト関数の多くの統計が含まれます。統計に oprofile を使用するときに、これらのライブラリを除外するにはどうすればよいですか?
これは私の結果です:
上記の結果は、多くの stl 関数を示しています。私がやりたいのは、標準ライブラリではなく、自分の関数を処理することです。
linux - OProfile の出力を分析して、カーネルの起動時間を最適化するにはどうすればよいですか?
カーネルの起動にかかる時間、つまり GRUB でカーネル オプションを選択してから init() の開始までにかかる時間を短縮しようとしています。OProfile ツールを使用して、カスタマイズしたカーネルのプロファイルを作成しました。その出力をどのように進めますか?