[NDC08] 최적화와 프로파일링 - 송창규

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April 28, 2013
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[NDC08] 최적화와 프로파일링 - 송창규

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ChangKyu Song

April 28, 2013
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  1. 2.

    람다팀 송창규 2002 년 넥슨 입사 2002 년 CA BnB,

    CA 테트리스, 디지팡 2004 년 빅샷 2006 년 버블파이터 자랑가능한 유일한 개인커리어 한스타 (2000) 넥슨입사이후 모든 하비프로그래밍 중단
  2. 3.

     다룰 내용  최적화의 기본  프로파일링 기본지식 

    코드 수행 프로파일링하기  쓸만한 C++ 용 프로파일러 만들기  다루지 않을 내용  구체적인 최적화 기술  그래픽 파이프라인 프로파일링  그밖에 코드 수행 외의 프로파일링 (perfmon, ...) 대상: 초급 이상 모든 프로그래머
  3. 5.

    “데이터를 정렬하는데 버블소트 따위를 쓰다니!” “*, /, % 보다 비트연산(<<,

    >>, & )을 사용하면 훨씬 빨라!” “원하는걸 찾기위해 매번 vector 를 순회하잖아!” “객체가 매번 복사되잖아! const String& 으로 객체를 전달하지 않고 String 으로 객체를 전달하다니!” 그렇게 살지마!
  4. 6.

    “이부분은 어셈으로 짜면 더 빠르겠어. 대량의 데이터니까 SSE 인스트럭션을 사용하면

    빨라지겠지” “indirect call 은 매우 느리니 virtual 은 최대한 쓰지 말아야지” “cache line 에 맞게 구조체를 64 bytes align 에 맞춰야지” “이건 template 을 사용해서 컴파일타임에 계산하도록 하면 더 빨라지겠군” 좀 더 고수라면…
  5. 7.

    (일단) “ 다 잊어라 !! ” WHY ?  최적화의

    결과는 전체로서 평가된다  80 : 20 법칙 (Pareto Principle)  20% 의 코드가 80% 의 수행시간을 차지한다  바꿔말하면: 나머지 80% 의 코드는 바꿔봤자 보람이 없다  나무보다 숲을 볼 수 있어야 한다
  6. 8.

    게임을 개발하던 철수와 영희는 개발중인 게임의 프레임레이트가 잘 나오지 않아

    최적화에 착수합니다. (20FPS) 철수는 왠지 A 가 느린것 같아서 A 를 열심히 최적화합니다. 조금 개선을 하니 2배 정도로 빠르게 할 수 있었고, 진행을 하다보니 더 좋은 방법이 생각납니다. 2주일동안 최적화에 집중한 결과 200배 속도향상이라는 놀라운 결과를 이끌어냈습니다. 영희는 프로파일러를 돌려서 게임중에 A 가 1% 의 실행시간을 소요하는 반면, B 가 50% 나 되는 실행시간을 소요한다는 점을 발견하고 B를 점검해봅니다. 약간의 수정을 거친 결과 B 를 50% 정도 빠르게 만들 수 있었습니다. 두 가지 경우에서 FPS 에 기여하는 성능차이는 어떨까요?
  7. 9.

     프로그래머의 입장  “A 를 최적화해서 200 배의 성능향상을

    가져왔다.”  “B 를 최적화해서 1.5 배의 성능향상을 가져왔다.” 전체를 보는  우리의 직관  “철수가 영희보다 전체성능을 약 2.5 배 향상” 최적화 성과 전체 성능향상 철수 전체의 1% 부분을 200 배 빠르게 0.01 x 200 = 2 영희 전체의 50% 부분을 1.5 배 빠르게 0.5 x 1.5 = 0.75 우리의 직관은 과연 맞을까? (전체를 보지 못한다)
  8. 10.

     암달의 법칙 (Amdahl’s Law)  암달의 법칙에 따르면, 어떤

    시스템을 개선하여 P 만큼의 부분에서 S 만큼의 성능 향상이 있을 때 전체 시스템에서 최대 성능 향상은 다음과 같다. S P P   ) 1 ( 1
  9. 11.

     암달의 법칙  철수의 전체 성능향상  영희의 전체

    성능향상 01 . 1 200 01 . 0 ) 01 . 0 1 ( 1 ≒   S P P   ) 1 ( 1 20 . 1 5 . 1 5 . 0 ) 5 . 0 1 ( 1    철수는 왠지 A 가 느린것 같아서 A 를 열심히 최적화합니다. 조금 개선을 하니 2배 정도로 빠르게 할 수 있었고, 진행을 하다보니 더 좋은 방법이 생각납니다. 2주일동안 최적화에 집중한 결과 200배 속도향상이라는 놀라운 결과를 이끌어냈습니다. 영희는 프로파일러를 돌려서 게임중에 A 가 1% 의 실행시간을 소요하는 반면, B 가 50% 나 되는 실행시간을 소요한다는 점을 발견하고 B를 점검해봅니다. 약간의 수정을 거친 결과 B 를 50% 정도 빠르게 만들 수 있었습니다.
  10. 12.

     프로그래머의 입장  “A 를 최적화해서 200 배의 성능향상을

    가져왔다.”  “B 를 최적화해서 1.5 배의 성능향상을 가져왔다.” 전체를 보는  우리의 직관  “철수가 영희보다 전체성능을 약 2.5 배 향상”  실제 결과  철수: 전체성능 1% 향상 - FPS 20.0 → FPS 20.2  영희: 전체성능 20% 향상 - FPS 20.0 → FPS 24.0  “영희가 철수보다 전체 성능을 20배 더 향상” 최적화 성과 전체 성능향상 철수 전체의 1% 부분을 200 배 빠르게 0.01 x 200 = 2 영희 전체의 50% 부분을 1.5 배 빠르게 0.5 x 1.5 = 0.75 (전체를 보지 못한다)
  11. 13.

     최적화에 관한 Knuth 의 유명한 명언은 사실..  그저

    멋모르고 최적화를 하지 말라는 얘기 같지만..  사실 작고 사소한 부분에 치우치지 말것을 강조 “ We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: Premature optimization is the root of all evil. ”
  12. 14.

     최적화에서는 수행시간의 비중이 훨씬 중요하다.  수행시간의 비중은 보통

    예측과 빗나간다  bottleneck 은 생각하지 못한 곳에 있곤 한다.  전체에 대한 부분의 영향은 직관적으로 알기 힘들다.  철수와 영희의 최적화  직관은 산술연산에 익숙하며, 지수나 제수(divisor)에는 약하다.  이처럼 성능개선에서의 직관은 종종 우리를 배신한다.
  13. 15.

     Moden Computer Systems  수많은 하드웨어 / OS /

    프레임웍 기능을 사용  GPU 등 각종 HW 가속, OS 지원  어떤건 당신이 생각하는것보다 훨씬 빠르고  어떤건 당신이 생각하는것보다 훨씬 느리다  발전하는 컴파일러  복잡한 CPU 동작  Pipelining  Branch Prediction  L1, L2 cache – read ahead, cache line, locality ..  갈수록 코드 리뷰만으로는 정확한 성능 평가를 하기 힘들어지고 있음
  14. 18.

     코드 수행  수행 시간  Inclusive Time, Exclusive

    Time(Self Time)  수행 횟수, ...  메모리 사용  사용 용량, 할당 횟수, 수명, ...  VGA 정보  GPU %, DP calls, Batch size, ...  기타 정보  DB, I/O, Network, ...
  15. 19.

     Instrumentation / Event-based / Call- Graph  소스 수준에서,

    컴파일시, 혹은 실행중에 각 함수의 entry 와 exit 에 측정 코드를 삽입  정확하고 구체적이지만 너무 느리다  Sampling  일정시간간격마다 Program Counter (EIP) 등을 샘플링해서 코드별 실행 빈도를 통계적으로 조사 ( EIP 외에 Call Stack 을 샘플링하기도 함 )  실시간으로 돌릴 수 있지만 범위에 대한 측정이 되지 않으며 정보가 정확하지 않고 횟수나 수행시간 등을 알 수 없음
  16. 20.
  17. 22.

    “특정 모듈의 성능과 영향을 확인하고싶어” (String, DB, 충돌체크 …) “특정

    지역에만 가면 느려지는 현상을 잡고싶어” “특정몹만 만나면 느려지는 현상을 잡고 싶어” “가끔 알수없이 발생하는 랙을 잡고싶어” “어느 컴퓨터에서는 가끔 엄청 느려진다던데..” “게임의 전반적인 Frame Rate 를 높이고 싶어” 코드범위 코드조각 특정상황 불특정상황 원하는 것 측정 범주
  18. 23.

    코드 범위 불특정상황 전체상황 코드 조각 특정상황 코드범위 코드조각 특정상황

    불특정상황 시간축 (상황축) 공간축 측정 범주를 크게 시간축과 공간축으로 나누어 생각할 수 있음 재연이 가능하다. 즉, 같은 상황을 만들어낼 수 있다. (Controllable) 재연이 불가능하다. 측정을 위해서는 상시 혹은 불시에 측정 가능해야한다. (Uncontrollable) 추후 설명
  19. 24.

    “특정 모듈의 성능과 영향을 확인하고싶어” (String, DB, 충돌체크 …) “특정

    지역에만 가면 느려지는 현상을 잡고싶어” “특정몹만 만나면 느려지는 현상을 잡고 싶어” “가끔 알수없이 발생하는 랙을 잡고싶어” “어느 컴퓨터에서는 가끔 엄청 느려진다던데..” “게임의 전반적인 Frame Rate 를 높이고 싶어” 코드범위 코드조각 특정상황 불특정상황 원하는 것 측정 범주 상용프로파일러 측정가능 해당 시나리오를 재연하도록 구현후 측정가능 측정불가 측정가능 O △ X O
  20. 25.

     너무 느리거나  보통의 코드삽입식 방식은 너무 느리다. 

    정보가 불충분하다  Sampling 방식으로 속도는 해결할 수 있지만 수행 횟수, 시간 등에 대한 정보가 불충분하다.  혹은 정보가 너무 많다 (장점인 동시에 단점)  모든 함수를 전부 프로파일링 하므로 정보가 너무 많아진다  진입장벽  프로파일러를 설치하고 설정해야한다.  개발자용 컴퓨터여야 한다. (개발툴이 깔려있어야 한다)  과정이 불편하고 오래걸린다.  라이센스  특수한 상황을 프로파일링하기 힘들다  특정 머신, 특수한 상황에서만 성능저하가 일어날때
  21. 27.

     장점  대체적으로 빠르다.  정보의 양이 적고 원하는

    정보에 집중할 수 있다.  단점  작성해야한다.  side-effect 가 여전히 있다 “간편하고 빠르게 정보를 제대로 얻기 위해” 프로파일러를 자체제작하는 경우가 많음 ...
  22. 28.

    8년전 마주친 프로파일러 (2002년 CA) (지금 사용되는 코드 아님) void

    CMainSystem::DrawScreen() { g_dwCurRenderTime = ::timeGetTime(); // Drawing PROFILE_REFRESH(); PROFILE_BEGIN(_T("Total Render")); if (SUCCEEDED(CGraph::GetInstance()->BeginDraw())) { PROFILE_BEGIN(_T("MainWnd::Draw")); m_pWndMain->Draw(CGraph::GetInstance()); PROFILE_END(_T("MainWnd::Draw")); … // item shadow PROFILE_BEGIN(_T("Render Item Shadow")); for (i = 0; i < this->m_nCy; ++i) for (j = 0; j < this- >m_nCx; ++j) if (m_mtrxItem[i][j].IsValid()) this- >m_mtrxItem[i][j].RenderShadow(pGraph); PROFILE_END(_T("Render Item Shadow")); void ProfileBegin( char* name ) { unsigned int i = 0; while( i < NUM_PROFILE_SAMPLES && g_samples[i].bValid == true ) { if( strcmp( g_samples[i].szName, name ) == 0 ) { g_samples[i].dwStartTime = ::timeGetTime(); return; } i++; } strcpy( g_samples[i].szName, name ); g_samples[i].dwAccumulator = 0; g_samples[i].dwStartTime = ::timeGetTime(); } void ProfileEnd( char* name ) { unsigned int i = 0; while( i < NUM_PROFILE_SAMPLES && g_samples[i].bValid == true ) { if( strcmp( g_samples[i].szName, name ) == 0 ) { DWORD dwEndTime = ::timeGetTime(); ... g_samples[i].dwAccumulator += dwEndTime - g_samples[i].dwStartTime; } i++; } }
  23. 29.

     장점  진입장벽이 낮다.  원하는 정보에 집중할 수

    있다.  실시간으로 확인가능하다.  각 노드마다 하위 부분의 비중을 확인할 수 있다.  평균, 최대, 최소 값을 확인할 수 있다.  단점  side-effect 가 크다.  매번 측정의 시작과 끝마다 탐색을 수행 (게다가 문자열비교)  특별 릴리즈에만 프로파일링 기능이 들어감  BEGIN 과 END 의 쌍을 꼭꼭 맞추어 주어야 한다.  return 이나 break 등의 상황에서 귀찮고 실수할 가능성이 있다.  평균값으로는 특정 순간의 성능하락을 확인하기 힘들다.
  24. 30.

    1차 개선  side-effect 가 크다.  탐색을 없앰 :

    O(n^2) => O(n)  BEGIN 과 END 의 쌍을 꼭꼭 맞추어 주어야 한다.  AutoLock 처럼 constructor/destructor 에서 측정 시작/종료  최소, 최대, 평균값으로는 특정 순간의 성능하락을 확인하기 힘들다.  현재값을 출력 ProfilerItem::ProfilerItem(LPCWSTR itemName) { ProfilerEntry newEntry; newEntry.itemName = itemName; newEntry.itemLevel = profilerManager->m_nestLevel; newEntry.itemTime = -1; profilerManager->m_nestLevel++; profilerManager->m_entries.push_back(newEntry); profilerManager->m_items.push_back(this); m_index = profilerManager->m_entries.size() - 1; m_profileStartTime = timeGetTime(); } ProfilerItem::~ProfilerItem() { INT elapsedTime = timeGetTime() - m_profileStartTime; profilerManager->m_entries[m_index].itemTime = elapsedTime; profilerManager->m_nestLevel--; } void GameMap::Render() { ProfilerItem profilerItem(L"GameMap::Render"); … void MoleApp::DoProcess() { ProfilerItem profilerItem(L"MoleApp::DoProcess"); GetCurrStage()->DoProcess(m_currentTime); ... void Character::Render(D3DXVECTOR2 drawPos, FLOAT alpha) { ProfilerItem profilerItem(L"Character::Render");
  25. 31.

     단점  프로파일 항목이 도중에 추가/삭제될 경우 알아보기 힘들다.

     정해진 순서로 프로파일링 항목을 측정해야한다.  프로파일링 범위가 상위 프로파일링 범위에 bound 된다.  값이 매 프레임마다 변해서 알아보기 힘들다.
  26. 32.

    MainLoop Render Camera Setup Map Objects UI Update World Objects

    메모리할당 충돌체크 DB 처리 스트링 MainLoop Render Update Camera Map ... 부모와 자식으로 엮을것인가? 독립적인 항목들로 둘 것인가?
  27. 33.

     노드의 부모 자식 관계를 다시 생각해보기  기존에 사용하던

    코드 범위도 사용하고  Render  Render/DrawText  Render/EffectMgr  코드의 범위를 벗어나서 맘대로 분류도 가능하게  Library/DebugOut  Library/FileIO  Suspicious/CollisionDetection  Suspicious/CollisionDetection/SpacePartitioning  Suspicious/PathFinding  Temp/Test1 ROOT Render DrawText EffectMgr Library Debugging FileIO Suspicious CollisionDetection SpacePartitioning PathFinding Temp Test1
  28. 34.

     side-effect 의 제거  왜 항목을 매번 찾아야하는가? 

    static 을 이용하자! { static ProfileNodePointer pfNodeRender(stringId); ProfileItem pfItemRender(pfNodeRender) Render(); }
  29. 35.

     적용된 코드  StaticNodePtr 은 path 에 해당하는 노드의

    포인터를 구해서 보관. 없으면 해당하는 노드를 생성 후 포인터 보관.  ProfileNode 는 프로파일 항목과 값을 저장하는 노드  ProfileScope 는 생성자와 파괴자에서 시간을 측정하여 해당하는 노드에 결과 누적. #define DEFINE_PROFILE_ITEM(nodePath) \ static StaticProfileNodePtr __NodePtr ## __LINE__ ## (nodePath);\ ProfileScope __ProfileScope ## __LINE__ ## (__NodePtr ## __LINE__ ## .node) struct ProfileNode; struct StaticProfileNodePtr { StaticProfileNodePtr(String nodePath); operator ProfileNode* () { return node; } ProfileNode* node; }; class ProfileScope { public: ProfileScope(ProfileNode* node) { m_node = node; QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER*)&m_startTime); }; ~ProfileScope() { int64 endTime; QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER*)&endTime); if (m_node) m_node->AccumulateTime(endTime - m_startTime); } protected: ProfileNode* m_node; int64 m_startTime; };
  30. 36.

     리포팅 항목  Total Run  프로그램 시작 이후

    해당 코드의 전체 소요시간  Count  프로그램 시작 이후 해당 코드의 수행 횟수  Overall Average Time, Percentage  프로그램 시작 이후 해당 코드의 소요시간 평균 및 상위노드 대비 %  0.5 sec Average Time, Percentage  최근 0.5 까지의 해당 코드의 소요시간 평균 및 상위노드 대비 %  half-cut FPS  암달의 법칙에 의해, 해당 항목을 두배 빠르게 했을 때의 FPS  리포팅 타이밍  실시간 출력  command 로 끄고 켤 수 있다  실시간 텍스트 출력에 의한 side-effect  디버그 출력  command 로 리포트를 출력
  31. 37.

    void GameStage::Render() { { DEFINE_PROFILE_ITEM(L"/Render/SceneMgr"); sceneMgr->Render(); } ... { DEFINE_PROFILE_ITEM(L"/Render/MapAnimation");

    sceneMgr->RenderMapAnimation(); } { DEFINE_PROFILE_ITEM(L"/Render/EffectMgr"); effectMgr->Render(); } ... } int GraphicLib::DrawText(Rect trg, uint format, LPCWSTR text, ...) { DEFINE_PROFILE_ITEM(L"/Render/DrawText"); ... int GraphicLib::TextOut(int x, int y, LPCWSTR text, ...) { DEFINE_PROFILE_ITEM(L"/Render/DrawText"); ... Total Run Count Overall Average 0.5 sec Average Item (half-cut FPS)
  32. 38.

     2차 개선  프로파일링 범위가 반드시 상위 프로파일링 범위에

    bound 될 필요 없다.  알아보기 어렵게 런타임중에 마구 바뀌지 않는다.  프로파일 항목이 런타임중에 추가되거나 삭제되지 않음  현재값은 최근 0.5 초 평균으로 표시  side-effect 를 더 줄였다.  static 으로 탐색과 동적생성을 없앰.  정밀도 향상  1/1000 ms 단위까지 표시  정보 보강  전체와 현재의 횟수/비중을 표시 Total Run Count Overall Average 0.5 sec Average Item (half-cut FPS)
  33. 40.

     RDTSC (read time stamp clock) 이용  CPU 클럭

    카운터를 얻어오는 x86 계열 instruction  NOTE: 요즘 컴퓨터는 CPU 클럭이 유동적으로 변함  QueryPerformanceCounter 도 요즘은 rdtsc 값을 리턴  ( don’t believe MSDN too much )  “서버도 프로파일링 하자!” - 멀티쓰레드 지원  Critical Section?  InterlockedIncrement?  thread-local 하게 데이터를 쌓다가, 일정간격으로 전체 쓰레드 데이터를 집계 (Aggregation) __declspec(naked) unsigned __int64 __cdecl rdtsc(void) { __asm { rdtsc ret } } 더 가볍게 더 가볍게
  34. 41.

     실시간 리포팅 개선  Expand/Collapse 하며 볼 수 있게

     DX 상에 찍지 않고 윈도우로도 띄울 수 있게  비-실시간 리포팅 개선  Inclusive / Exclusive Time 등 보다 많은 정보  적정시간(1초)마다 저장한 결과의 추이 및 분포 분석  점유율이나 영향력 기준으로 정렬해서 보여주기  종료시마다 서버에 남겨서 DB 에 쌓도록  모니터링 기능  Frame Rate 에 가장 영향을 미치는 항목  DB 를 기반으로, 갑자기 추이가 변한 항목