“Время == деньги” справедливо и в области софта. Яркий пример - софт, который обслуживает биржевые операции и принимает решение в зависимости от котировок акций: покупать или продавать. Замешкалась такая программа на тысячу-другую наносекунд, – и конкурент скупил акции по выгодной цене. А ей – не досталось.
Другие примеры: моделирование сложных систем и механизмов, предсказание катаклизмов (цунами, например), управление ракетными комплексами. А на десктопе? Там свои жадные до производительности программы. Игры – одни из них.

Вопрос:
На вкладке Performance Task Manager показывает все ядра процессора загруженными на 100% . Значит ли это, что процессор каждый такт выдает на-гора результаты исполненной, хотя бы одной, инструкции?
Ответ:
Увы, нет.

Значительную долю времени, будучи в активном состоянии, ядро тратит “непродуктивно” - не выполняя инструкций. Эта доля может быть очень существенна: скажем, 50% (что еще не так плохо), она может быть и все 90%. И ведь как бывает обидно: имеется на машине 8 ядер, вроде все они работают на “полную катушку”, а при ближайшем рассмотрении выясняется, – что большую часть времени они ничего полезного не делают.

Профилировщики производительности помогают обнаружить такие неэффективности и разобраться, что является их причиной. (Далее можно говорить об оптимизации – минимизации непродуктивных тактов.)
Хотя обнаружить активные-но-непродуктивные такты может не всякий профилировщик, а только тот, который использует PMU.

PMU - это performance monitoring unit – узел мониторинга производительности; присутствует в каждом современном процессоре. PMU дает возможность “заглянуть” внутрь процессора, каждого его ядра, и понять что там на самом деле происходит.

Это понимание представляется в виде значений событий производительности (performance events). Примеры событий производительности: выполненная инструкция (любая или определенного типа), промах в кэш, передача данных по шине, количество тактов в течение которых то или иное устройство было занято (работало, то есть)... Вообще, современный процессор поддерживает очень много событий производительности (в зависимости от процессора это может быть и 100+, и 1000+), каждое из которых можно отслеживать и измерять.

Возникает законный вопрос: какие события собирать и как интерпретировать то что насобиралось?

Тут мы подходим к теме выступления на КРИ. А выступление будет о профилировщике Intel® Performance Tuning Utility который

1) имеет уже готовые Конфигурации с наиболее важными событиями, - нажми “Profile” и информация будет собрана для приложения или его части;

2) умеет обрабатывать собранные данные и указывать на проблемные места в коде.

Intel PTU делает также многое другое: работает из командной строки и GUI, сравнивает результаты экспериментов, показывает source код программы и дизассемблер бинарника проаннотированные собранными событиями производительности и т.д.

Это все умеют делать многие достойные профилировщики, но вот первые две особенности отличают Intel PTU от прочих достойных.

Вопрос:
А как по поводу непродуктивных тактов – того времени, что процессор не исполняет инструкций?
Ответ:
На это у Intel PTU есть готовая Конфигурация – “Cycle Usage”. Вот она – на картинке.

А на другой картинке результаты сбора данных с такой Конфигурацией для фрагмента демонстрационного игрового приложения Smoke. Как видно, доля непродуктивного времени для функции HeatEmitter::update() aж 98%.

Следующий шаг – разобраться на что ушли непродуктивные наносекунды. Intel PTU поможет в этом.

Детальная разборка – на КРИ в пятницу 15 мая. Доклад “Сделаем это по-быстрому”.

Если вам уже захотелось попробовать Intel PTU – его можно свободно загрузить с http://whatif.intel.com
Intel PTU, кcтати, работает на Windows и Linux. Linux - это уж вряд ли для разработчиков коммерческих игр, но тоже очень полезно.

Если вас заинтересовало приложение Smoke – найдете его там же.