Roofline 模型是一种用于分析和指导高性能计算（HPC）程序性能优化的可视化性能模型。它由 Samuel Williams 等人在 2008 年提出，核心思想是将程序性能与两个关键硬件限制因素联系起来：

• 计算能力上限（Compute Roof）：即处理器的峰值浮点性能（单位：GFLOP/s）。
• 内存带宽上限（Memory Roof）：即主存或缓存的峰值带宽（单位：GB/s）。

程序的实际性能受限于这两个“屋顶”中的较低者，具体取决于其算术强度（Arithmetic Intensity, AI）—— 即每字节数据传输所执行的浮点运算次数（单位：FLOP/byte）。

Roofline模型（一）：概念、基本公式、图像分析
Roofline模型（二）：有哪些性能低于roofline的原因？
Samuel Williams, Roofline Performance Modeling for HPC and Deep Learning Applications

---

一、Roofline 模型基本原理

Roofline 图形通常以算术强度（x 轴，对数坐标）和性能（y 轴，GFLOP/s）构成：

• 斜线部分（左下）：受内存带宽限制，性能 = 带宽 × AI。
• 水平部分（右上）：受计算能力限制，性能 = 峰值 FLOP/s。
• 拐点（Ridge Point）：AI = 峰值 FLOP/s ÷ 峰值带宽，是内存受限与计算受限的分界点。

程序若落在斜线区域，说明是内存受限（memory-bound），应优化数据局部性、减少访存；若落在水平区域，则是计算受限（compute-bound），可考虑向量化、并行化等。

---

二、使用 Intel Advisor 构建 Roofline 模型

Intel Advisor 是 Intel oneAPI 工具套件中的一部分，支持自动构建 Roofline 模型，帮助开发者识别性能瓶颈。

步骤概览：

1. 编译程序（启用调试符号和优化）：

   icpx -g -O2 -qopenmp your_program.cpp -o your_program

   或使用 GCC/Clang + Intel Advisor 兼容选项。

2. 运行 Survey 分析（可选）：

   advisor --collect=survey --project-dir=./adv_results ./your_program

3. 运行 Trip Counts + FLOP 分析（必须）：

   advisor --collect=tripcounts --flop --project-dir=./adv_results ./your_program

4. 生成 Roofline 图：

   advisor --report=roofline --project-dir=./adv_results --output-format=html

   或直接在 Intel Advisor GUI 中打开./adv_results查看交互式 Roofline 图。

注意：需确保程序中有足够大的计算热点（如循环），否则 Advisor 可能无法采集有效数据。

---

三、示例：优化一个内存受限的矩阵乘法

初始代码（朴素实现）：

// matmul_naive.cppvoidmatmul(float*A,float*B,float*C,intN){for(inti=0;i<N;++i)for(intj=0;j<N;++j)for(intk=0;k<N;++k)C[i*N+j]+=A[i*N+k]*B[k*N+j];}

• 算术强度低（频繁重载 A/B 行/列，缓存效率差）。
• 在 Roofline 图中会落在斜线区域（内存受限）。

使用 Advisor 分析：

icpx -g -O2 -qopenmp matmul_naive.cpp -o matmul advisor --collect=tripcounts --flop --project-dir=./adv_result ./matmul

结果可能显示：性能远低于峰值，AI ≈ 0.1 FLOP/byte。

优化策略：分块（Tiling）

constintTILE=64;voidmatmul_tiled(float*A,float*B,float*C,intN){for(intii=0;ii<N;ii+=TILE)for(intjj=0;jj<N;jj+=TILE)for(intkk=0;kk<N;kk+=TILE)for(inti=ii;i<std::min(ii+TILE,N);++i)for(intj=jj;j<std::min(jj+TILE,N);++j)for(intk=kk;k<std::min(kk+TILE,N);++k)C[i*N+j]+=A[i*N+k]*B[k*N+j];}

• 提高缓存命中率，减少重复访存。
• 算术强度显著提升（相同数据被多次复用）。

再次用 Advisor 分析：

• Roofline 图中热点点向右上方移动。
• 性能接近或达到计算屋顶（若 N 足够大）。

---

四、进阶建议

• 结合 Vectorization 报告：Advisor 还会指出哪些循环未向量化，可配合#pragma omp simd或__assume_aligned优化。
• 多层级 Roofline：Advisor 支持 L1/L2/L3/DRAM 多级 Roofline，帮助定位缓存层级瓶颈。
• 对比不同硬件：可在不同 CPU（如 Xeon vs Core）上运行，观察 Roofline 差异。

---

五、总结

步骤	目标
1. 编写可测程序	包含热点循环
2. 使用 Advisor 采集 tripcounts + FLOP	获取 AI 和性能
3. 查看 Roofline 图	判断是内存还是计算受限
4. 针对性优化	内存受限 → 提高局部性；计算受限 → 向量化/并行化
5. 迭代验证	用 Advisor 对比优化前后效果

通过 Roofline 模型 + Intel Advisor，可系统化地指导 HPC 程序优化，避免“盲目调优”。