L2指令获取错过远高于L1指令获取未命中

我正在生成一个合成C基准测试,旨在通过以下Python脚本导致大量的指令获取失败:

#!/usr/bin/env python
import tempfile
import random
import sys

if __name__ == '__main__':
    functiOns= list()

    for i in range(10000):
        func_name = "f_{}".format(next(tempfile._get_candidate_names()))
        sys.stdout.write("void {}() {{\n".format(func_name))
        sys.stdout.write("    double pi = 3.14, r = 50, h = 100, e = 2.7, res;\n")
        sys.stdout.write("    res = pi*r*r*h;\n")
        sys.stdout.write("    res = res/(e*e);\n")
        sys.stdout.write("}\n")
        functions.append(func_name)


    sys.stdout.write("int main() {\n")
    sys.stdout.write("unsigned int i;\n")
    sys.stdout.write("for(i =0 ; i <100000 ;i ++ ){\n")
    for i in range(10000):
        r = random.randint(0, len(functions)-1)
        sys.stdout.write("{}();\n".format(functions[r]))


    sys.stdout.write("}\n")
    sys.stdout.write("}\n")

代码所做的只是生成一个C程序,该程序由许多随机命名的虚函数组成,这些函数依次以随机顺序调用main().我正在用CentOS 7下的gcc 4.8.5编译生成的代码-O0.该代码在配备2x Intel Xeon E5-2630v3(Haswell架构)的双插槽机器上运行.

我感兴趣的是在分析从C代码编译的二进制文件时(而不是Python脚本,仅用于自动生成代码),理解perf报告的与指令相关的计数器.特别是,我正在观察以下计数器perf stat:

说明

L1-icache-load- miss(缺少L1的指令提取,Haswell上的r0280)

r2424,L2_RQSTS.CODE_RD_MISS(指令提取错过L2)

rf824,L2_RQSTS.ALL_PF(所有L2硬件预取器请求,包括代码和数据)

我首先在BIOS中禁用了所有硬件预取器的代码,即

MLC Streamer禁用

MLC Spatial Prefetcher已禁用

DCU数据预取器已禁用

DCU指令预取器已禁用

结果如下(进程被固定到第二个CPU的第一个核心和相应的NUMA域,但我想这没有太大的区别):

perf stat -e instructions,L1-icache-load-misses,r2424,rf824 numactl --physcpubind=8 --membind=1 /tmp/code   

 Performance counter stats for 'numactl --physcpubind=8 --membind=1 /tmp/code':    

    25,108,610,204      instructions                                               
     2,613,075,664      L1-icache-load-misses                                       
     5,065,167,059      r2424                                                       
                17      rf824                                                       

      33.696954142 seconds time elapsed 

考虑到上面的数字,我无法解释L2中如此大量的指令获取失误.我已经禁用了所有预取程序,L2_RQSTS.ALL_PF确认了这一点.但为什么我看到L2中的指令获取次数比L1i多两倍？在我的(简单)心理处理器模型中,如果在L2中查找指令,则必须先在L1i中查找.显然我错了,我错过了什么？

然后,我尝试在启用所有硬件预取程序的情况下运行相同的代码,即

启用MLC Streamer

启用MLC空间预取程序

DCU数据预取器已启用

DCU指令预取器已启用

结果如下:

perf stat -e instructions,L1-icache-load-misses,r2424,rf824 numactl --physcpubind=8 --membind=1 /tmp/code

 Performance counter stats for 'numactl --physcpubind=8 --membind=1 /tmp/code':    

    25,109,877,626      instructions                                               
     2,599,883,072      L1-icache-load-misses                                       
     5,054,883,231      r2424                                                       
           908,494      rf824

现在,L2_RQSTS.ALL_PF似乎表明发生了更多事情,虽然我预计预取器会更加激进,但我认为由于跳跃密集型工作负载和数据预取器,指令预取器严重受到考验与这种工作量没什么关系.但同样,L2_RQSTS.CODE_RD_MISS仍然太高,启用了预取器.

所以,总结一下,我的问题是:

禁用硬件预取程序后,L2_RQSTS.CODE_RD_MISS似乎远高于L1-icache-load-miss.即使启用了硬件预取程序,我仍然无法解释它.与L1-icache-load- miss相比,L2_RQSTS.CODE_RD_MISS计数如此之高的原因是什么？