Using the unit tests as the PGO task has problems
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 77.2k
- Fork
- 35.9k
- Chỉ số merge pull request
- Chỉ số pull request đang chờ
Mô tả
Feature or enhancement
Proposal:
When Python is compiled with --enabled-optimizations, which turns on PGO (program guided optimizations), the build will run a subset of the unit tests as the "task" to generate profile information. Included in the profile is information like counts of the taken side of a CPU conditional branch instructions. To get the best optimization, your PGO task should match the branch taken behavior of your real workloads.
Using the unit tests has the advantage that we have good code coverage in terms of executing most branches and code paths. It also has the advantage of being available without any external dependencies. It has the disadvantage that the code executed during unit tests is likely quite atypical of what's executed during real applications. Running the ./python -X perf -m test --pgo under the "perf" tool, I see the following results:
| Children | Self | Symbol |
|---|---|---|
| 97.39% | 21.16% | _PyEval_EvalFrameDefault |
| 34.37% | 2.39% | deduce_unreachable |
| 24.82% | 1.50% | _PyGC_Collect |
| 21.11% | 1.32% | gc_collect_region |
| 20.95% | 0.00% | gc_collect |
| 19.50% | 0.00% | py::gc_collect:/home/nas/src/cpython/Lib/test/support/init.py |
| 14.98% | 0.54% | PyObject_Vectorcall |
| 10.95% | 1.48% | dict_traverse |
| 7.57% | 0.00% | _PyPegen_run_parser_from_string |
| 7.46% | 0.00% | _PyPegen_run_parser |
| 7.46% | 0.00% | _PyPegen_parse |
| 7.33% | 0.24% | py::_make_iterencode.._iterencode_dict:/home/nas/src/cpython/Lib/json/encoder.py |
| 7.18% | 7.09% | visit_reachable |
| 6.43% | 0.02% | expression_rule |
| 6.13% | 0.00% | PyRun_StringFlags |
| 6.06% | 1.90% | _PyEval_Vector |
| 5.99% | 5.91% | visit_decref |
| 5.80% | 0.00% | builtin_eval |
| 5.66% | 0.04% | disjunction_rule |
This profile reveals a number of problems. First, a large fraction of time in spent in the cyclic GC. That's because the unit test framework calls test.support.gc_collect() before each test case. That function triggers three full GC collections. Other tests also call the GC explicitly. This is not behavior typical of a real program.
Also taking a lot of time are functions related to parsing and compiling Python code. Notice the builtin_eval() function, for example. I suspect that's mostly a result of using "doctest". Again, this would not be typical of real programs.
I think we should replace the PGO task with a program that more closely represents the behavior of real Python programs. There are at least two potential advantages: it could make the compiled Python binary faster for real programs, it could make our benchmark results less noisy since the compiler would be doing a better and most consistent job of generating optimal code.
Has this already been discussed elsewhere?
This is a minor feature, which does not need previous discussion elsewhere
Links to previous discussion of this feature:
No response
Linked PRs
- gh-130702
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng việc xem xét tác vụ PGO --enable-optimizations hiện tại và lệnh ./python -X perf -m test --pgo, bao gồm test.support.gc_collect trong Lib/test/support/init.py và các quan sát về profiling liên quan đến Lib/json/encoder.py. Công việc được xem là hoàn tất khi đã xác định và kiểm chứng một workload thay thế mang tính đại diện, sau đó so sánh profile và tác động đến benchmark của nó với tác vụ unit test hiện có.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- build-system, performance
- Loại issue
- Tính năng
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100