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`_remote_debugging`: `RemoteUnwinder(..., jit=True)`

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extension-modules topic-JIT topic-profiling type-feature
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
77.2k
Forks
35.9k
PR-Merge-Kennzahlen
PR-Kennzahlen ausstehend

Beschreibung

Feature or enhancement

Proposal:

:)

The idea here is to expose JIT internals a bit more in the Tachyon profiler.

The questions that could be answered trivially:

  • Is JIT actually used? How often?
  • Which executor is hot?
  • What change made the largest difference (diff_flamegraph), in terms of % spent in JIT? Per line?

A bit harder:

  • Which UOPs actually eat time?
  • Which stensils are good?
  • What guards or deopts are bad?
  • What is the trace shape?

The very minimal change that I'm thinking about here is just adding --jit flag (active for --jsonl and maybe for --live but it's a catnip), and adding JitInfo to ThreadInfo.

That's how it could look:

JitInfo(
  executor_id,
  flags
)

This will requires extending debug offsets, obviously.

We could potentially expose native_pc, native_offset, uop_index, exit_index etc. The question would be how to expose metadata for it without balooning JitInfo, and how far we can get without blocking and native unwinding. :)

I'm pretty much open to any other ideas.

There will be definitely some performance impact (more VM reads), but hidden behind the --enable-experimental-jit flag should be bearable, and we could be more playful, going back and forth.

If you think it makes sense, I'd be willing to take a shot, but this will take multiple PRs.

Has this already been discussed elsewhere?

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Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne damit, _remote_debugging, RemoteUnwinder(..., jit=True) und den bestehenden ThreadInfo-Ablauf nachzuverfolgen. Vergleiche das vorgeschlagene Verhalten von --jit für --jsonl und möglicherweise --live, und untersuche anschließend, wie Debug-Offsets behandelt werden. Als abgeschlossen gilt die Festlegung des Umfangs für die Bereitstellung von JitInfo und seinen Metadaten hinter --enable-experimental-jit, wobei die Auswirkungen auf die Performance berücksichtigt werden.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
devtools, performance
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Aktivitätsstatus
Ruhig
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
25/100

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