perf metric: JSON flag to not group events if gathering a metric group
authorIan Rogers <irogers@google.com>
Tue, 2 May 2023 22:38:10 +0000 (15:38 -0700)
committerArnaldo Carvalho de Melo <acme@redhat.com>
Wed, 10 May 2023 15:35:02 +0000 (12:35 -0300)
Some metric groups have metrics that don't have fully overlapping
events, meaning that the group's events become unique event groups that
may need to multiplex with each other. This can be particularly
unfortunate when the groups wouldn't need to multiplex because there are
sufficient hardware counters.

Add a flag so that if recording a metric group then the metrics within
the group needn't use groups for their events. The flag is added to
Intel TopdownL1 and TopdownL2 metrics.

Signed-off-by: Ian Rogers <irogers@google.com>
Tested-by: Kan Liang <kan.liang@linux.intel.com>
Cc: Adrian Hunter <adrian.hunter@intel.com>
Cc: Ahmad Yasin <ahmad.yasin@intel.com>
Cc: Alexander Shishkin <alexander.shishkin@linux.intel.com>
Cc: Andi Kleen <ak@linux.intel.com>
Cc: Athira Rajeev <atrajeev@linux.vnet.ibm.com>
Cc: Caleb Biggers <caleb.biggers@intel.com>
Cc: Edward Baker <edward.baker@intel.com>
Cc: Florian Fischer <florian.fischer@muhq.space>
Cc: Ingo Molnar <mingo@redhat.com>
Cc: James Clark <james.clark@arm.com>
Cc: Jiri Olsa <jolsa@kernel.org>
Cc: John Garry <john.g.garry@oracle.com>
Cc: Kajol Jain <kjain@linux.ibm.com>
Cc: Kang Minchul <tegongkang@gmail.com>
Cc: Leo Yan <leo.yan@linaro.org>
Cc: Mark Rutland <mark.rutland@arm.com>
Cc: Namhyung Kim <namhyung@kernel.org>
Cc: Perry Taylor <perry.taylor@intel.com>
Cc: Peter Zijlstra <peterz@infradead.org>
Cc: Ravi Bangoria <ravi.bangoria@amd.com>
Cc: Rob Herring <robh@kernel.org>
Cc: Samantha Alt <samantha.alt@intel.com>
Cc: Stephane Eranian <eranian@google.com>
Cc: Sumanth Korikkar <sumanthk@linux.ibm.com>
Cc: Suzuki Poulouse <suzuki.poulose@arm.com>
Cc: Thomas Richter <tmricht@linux.ibm.com>
Cc: Tiezhu Yang <yangtiezhu@loongson.cn>
Cc: Weilin Wang <weilin.wang@intel.com>
Cc: Xing Zhengjun <zhengjun.xing@linux.intel.com>
Cc: Yang Jihong <yangjihong1@huawei.com>
Link: https://lore.kernel.org/r/20230502223851.2234828-4-irogers@google.com
Signed-off-by: Arnaldo Carvalho de Melo <acme@redhat.com>
21 files changed:
tools/perf/pmu-events/arch/x86/alderlake/adl-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/alderlaken/adln-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/broadwell/bdw-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/broadwellde/bdwde-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/broadwellx/bdx-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/cascadelakex/clx-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/haswell/hsw-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/haswellx/hsx-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/icelake/icl-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/icelakex/icx-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/ivybridge/ivb-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/ivytown/ivt-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/jaketown/jkt-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/sandybridge/snb-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/sapphirerapids/spr-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/skylake/skl-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/skylakex/skx-metrics.json
tools/perf/pmu-events/arch/x86/tigerlake/tgl-metrics.json
tools/perf/pmu-events/jevents.py
tools/perf/pmu-events/pmu-events.h
tools/perf/util/metricgroup.c

index 75d80e70e5cd18a3648723b1bbe86bbcab1a0d92..1f90475539423da87e1c77981ed3d4dc1f037875 100644 (file)
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "Counts the total number of issue slots  that were not consumed by the backend due to backend stalls.  Note that uops must be available for consumption in order for this event to count.  If a uop is not available (IQ is empty), this event will not count.   The rest of these subevents count backend stalls, in cycles, due to an outstanding request which is memory bound vs core bound.   The subevents are not slot based events and therefore can not be precisely added or subtracted from the Backend_Bound_Aux subevents which are slot based.",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound_aux",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound_aux > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "Counts the total number of issue slots  that were not consumed by the backend due to backend stalls.  Note that UOPS must be available for consumption in order for this event to count.  If a uop is not available (IQ is empty), this event will not count.  All of these subevents count backend stalls, in slots, due to a resource limitation.   These are not cycle based events and therefore can not be precisely added or subtracted from the Backend_Bound subevents which are cycle based.  These subevents are supplementary to Backend_Bound and can be used to analyze results from a resource perspective at allocation.",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "Counts the total number of issue slots that were not consumed by the backend because allocation is stalled due to a mispredicted jump or a machine clear. Only issue slots wasted due to fast nukes such as memory ordering nukes are counted. Other nukes are not accounted for. Counts all issue slots blocked during this recovery window including relevant microcode flows and while uops are not yet available in the instruction queue (IQ). Also includes the issue slots that were consumed by the backend but were thrown away because they were younger than the mispredict or machine clear.",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_base",
         "MetricThreshold": "tma_base > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.05",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.05",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_ms_uops",
         "MetricThreshold": "tma_ms_uops > 0.05",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "Counts the number of uops that are from the complex flows issued by the micro-sequencer (MS).  This includes uops from flows due to complex instructions, faults, assists, and inserted flows.",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_aux_group",
         "MetricName": "tma_resource_bound",
         "MetricThreshold": "tma_resource_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "Counts the total number of issue slots  that were not consumed by the backend due to backend stalls.  Note that uops must be available for consumption in order for this event to count.  If a uop is not available (IQ is empty), this event will not count.",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.75",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_atom"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound. Sample with: TOPDOWN.BACKEND_BOUND_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: TOPDOWN.BR_MISPREDICT_SLOTS. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_info_mispredictions, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 6 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_BUBBLES_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_PS. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_dsb_misses, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_16_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_8_PS",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_4_PS",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences. Sample with: UOPS_RETIRED.HEAVY",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%",
         "Unit": "cpu_core"
index 1a85d935c733ca6840b2cba048640435d17f1058..0402adbf7d9278138dabeb21a6e785c429281e59 100644 (file)
@@ -98,6 +98,7 @@
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "Counts the total number of issue slots  that were not consumed by the backend due to backend stalls.  Note that uops must be available for consumption in order for this event to count.  If a uop is not available (IQ is empty), this event will not count.   The rest of these subevents count backend stalls, in cycles, due to an outstanding request which is memory bound vs core bound.   The subevents are not slot based events and therefore can not be precisely added or subtracted from the Backend_Bound_Aux subevents which are slot based.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound_aux",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound_aux > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "Counts the total number of issue slots  that were not consumed by the backend due to backend stalls.  Note that UOPS must be available for consumption in order for this event to count.  If a uop is not available (IQ is empty), this event will not count.  All of these subevents count backend stalls, in slots, due to a resource limitation.   These are not cycle based events and therefore can not be precisely added or subtracted from the Backend_Bound subevents which are cycle based.  These subevents are supplementary to Backend_Bound and can be used to analyze results from a resource perspective at allocation.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "Counts the total number of issue slots that were not consumed by the backend because allocation is stalled due to a mispredicted jump or a machine clear. Only issue slots wasted due to fast nukes such as memory ordering nukes are counted. Other nukes are not accounted for. Counts all issue slots blocked during this recovery window including relevant microcode flows and while uops are not yet available in the instruction queue (IQ). Also includes the issue slots that were consumed by the backend but were thrown away because they were younger than the mispredict or machine clear.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_base",
         "MetricThreshold": "tma_base > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
     {
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.05",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
     {
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
     {
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
     {
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
     {
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
     {
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.05",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
     {
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
     {
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_ms_uops",
         "MetricThreshold": "tma_ms_uops > 0.05",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "Counts the number of uops that are from the complex flows issued by the micro-sequencer (MS).  This includes uops from flows due to complex instructions, faults, assists, and inserted flows.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_aux_group",
         "MetricName": "tma_resource_bound",
         "MetricThreshold": "tma_resource_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "Counts the total number of issue slots  that were not consumed by the backend due to backend stalls.  Note that uops must be available for consumption in order for this event to count.  If a uop is not available (IQ is empty), this event will not count.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.75",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
     {
index 51cf8560a8d38c187c870dc57c95a607acf7bc0a..f9e2316601e1eeaa3177205848f6a886b042316d 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: RS_EVENTS.EMPTY_END",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index fb57c7382408447e953e19e6e9d548708bb86a56..e9c46d336a8e0d6baf845c02bc96c65a1aede21f 100644 (file)
@@ -97,6 +97,7 @@
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound. Sample with: TOPDOWN.BACKEND_BOUND_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: TOPDOWN.BR_MISPREDICT_SLOTS. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_BUBBLES_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_PS. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_16_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_8_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_4_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 65ec0c9e55d1216f086a2964be8a10710999ab17..437b9867acb9f70d4b462e9aea02f5c59c106614 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: RS_EVENTS.EMPTY_END",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 8f7dc72accd06e426de4c83762b02a50feca98a2..875c766222e36234b6250da7c6dcd2c4fb79c535 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_info_mispredictions, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_BUBBLES_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_PS. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_dsb_misses, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_16_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_8_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_4_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 2528418200bb85e1442c323859d2f2e5d0667a8e..9570a88d6d1c1c399de6ce13bcf444d49c8cf7ba 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: RS_EVENTS.EMPTY_END",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 11f152c346eb056dcf169307aa753f4732e1b40b..a522202cf6844cb9ae9f1ddcfe754a6b31f2ee12 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: RS_EVENTS.EMPTY_END",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index f45ae3483df4859b461cffab5c53461dfa4d287c..1a2154f28b7b5f34c7d555c27e5e88edbedbf792 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound. Sample with: TOPDOWN.BACKEND_BOUND_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_info_mispredictions, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 5 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_BUBBLES_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_PS. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_dsb_misses, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_16_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_8_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_4_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 0f9b174dfc22ae658f3ad8a3a2b208087f420d29..1ef772b40e045bc516436b245b5f973ab0d2e617 100644 (file)
@@ -80,6 +80,7 @@
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound. Sample with: TOPDOWN.BACKEND_BOUND_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
@@ -89,6 +90,7 @@
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_info_mispredictions, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 5 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_BUBBLES_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_PS. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_dsb_misses, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_16_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_8_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_4_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 5247f69c13b641557573b2784553658226afdf17..11080ccffd5145bdba23ad55dae94fcdd87d03fc 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: RS_EVENTS.EMPTY_END",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 89469b10fa3040194e559e9c8caefce281d23fa1..65a46d659c0a2bc145ee1d378b2787feb5f03a4c 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: RS_EVENTS.EMPTY_END",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index e8f4e5c01c9fb4ca170f0b83e08199dd91bcd6ba..66a6f657bd6f7f4911af37fa68d0b8847ab9d04b 100644 (file)
@@ -76,6 +76,7 @@
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
@@ -85,6 +86,7 @@
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
@@ -95,6 +97,7 @@
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: RS_EVENTS.EMPTY_END",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 4a99fe515f4b0d7df39005fc51dc579e552ec85e..4b8bc19392a4436fceb4c00bf9e2a59ebb36bbaf 100644 (file)
@@ -76,6 +76,7 @@
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
@@ -85,6 +86,7 @@
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
@@ -95,6 +97,7 @@
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: RS_EVENTS.EMPTY_END",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 126300b7ae777454c263d592c1cc12b428f5377e..620fc5bd2217d85bb30c65aeac16d98f01237c8d 100644 (file)
@@ -87,6 +87,7 @@
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound. Sample with: TOPDOWN.BACKEND_BOUND_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
@@ -96,6 +97,7 @@
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: TOPDOWN.BR_MISPREDICT_SLOTS. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_info_mispredictions, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 6 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_BUBBLES_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_PS. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_dsb_misses, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_16_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_8_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_4_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences. Sample with: UOPS_RETIRED.HEAVY",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index a6d212b349f5d9950823c5be8797f0eab8aa800f..21ef6c9be8167d78ab79293a9c5848897b857e4d 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_info_mispredictions, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_BUBBLES_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_PS. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_dsb_misses, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_16_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_8_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_4_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index fa2f7f126a305aaefef1dd69f870cc624d0a7a37..eb6f12c0343d563451067ae928487c9e9244c1b6 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_info_mispredictions, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 4 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_BUBBLES_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_PS. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_dsb_misses, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_16_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_8_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_4_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.RETIRE_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index 4c80d6be6cf1d29edee435e0838966598c418073..b442ed4acfbb41b99c9aad97c557f1cd5d6bc319 100644 (file)
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_backend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where no uops are being delivered due to a lack of required resources for accepting new uops in the Backend. Backend is the portion of the processor core where the out-of-order scheduler dispatches ready uops into their respective execution units; and once completed these uops get retired according to program order. For example; stalls due to data-cache misses or stalls due to the divider unit being overloaded are both categorized under Backend Bound. Backend Bound is further divided into two main categories: Memory Bound and Core Bound. Sample with: TOPDOWN.BACKEND_BOUND_SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_bad_speculation",
         "MetricThreshold": "tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots wasted due to incorrect speculations. This include slots used to issue uops that do not eventually get retired and slots for which the issue-pipeline was blocked due to recovery from earlier incorrect speculation. For example; wasted work due to miss-predicted branches are categorized under Bad Speculation category. Incorrect data speculation followed by Memory Ordering Nukes is another example.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;BrMispredicts;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueBM",
         "MetricName": "tma_branch_mispredicts",
         "MetricThreshold": "tma_branch_mispredicts > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Branch Misprediction.  These slots are either wasted by uops fetched from an incorrectly speculated program path; or stalls when the out-of-order part of the machine needs to recover its state from a speculative path. Sample with: BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES. Related metrics: tma_info_branch_misprediction_cost, tma_info_mispredictions, tma_mispredicts_resteers",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;Compute;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_core_bound",
         "MetricThreshold": "tma_core_bound > 0.1 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where Core non-memory issues were of a bottleneck.  Shortage in hardware compute resources; or dependencies in software's instructions are both categorized under Core Bound. Hence it may indicate the machine ran out of an out-of-order resource; certain execution units are overloaded or dependencies in program's data- or instruction-flow are limiting the performance (e.g. FP-chained long-latency arithmetic operations).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "FetchBW;Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group;tma_issueFB",
         "MetricName": "tma_fetch_bandwidth",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_bandwidth > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15 & tma_info_ipc / 5 > 0.35",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend bandwidth issues.  For example; inefficiencies at the instruction decoders; or restrictions for caching in the DSB (decoded uops cache) are categorized under Fetch Bandwidth. In such cases; the Frontend typically delivers suboptimal amount of uops to the Backend. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_BUBBLES_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_1_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_2_PS. Related metrics: tma_dsb_switches, tma_info_dsb_coverage, tma_info_dsb_misses, tma_info_iptb, tma_lcp",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Frontend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_frontend_bound_group",
         "MetricName": "tma_fetch_latency",
         "MetricThreshold": "tma_fetch_latency > 0.1 & tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU was stalled due to Frontend latency issues.  For example; instruction-cache misses; iTLB misses or fetch stalls after a branch misprediction are categorized under Frontend Latency. In such cases; the Frontend eventually delivers no uops for some period. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_16_PS;FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_8_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "PGO;TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_frontend_bound",
         "MetricThreshold": "tma_frontend_bound > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots where the processor's Frontend undersupplies its Backend. Frontend denotes the first part of the processor core responsible to fetch operations that are executed later on by the Backend part. Within the Frontend; a branch predictor predicts the next address to fetch; cache-lines are fetched from the memory subsystem; parsed into instructions; and lastly decoded into micro-operations (uops). Ideally the Frontend can issue Pipeline_Width uops every cycle to the Backend. Frontend Bound denotes unutilized issue-slots when there is no Backend stall; i.e. bubbles where Frontend delivered no uops while Backend could have accepted them. For example; stalls due to instruction-cache misses would be categorized under Frontend Bound. Sample with: FRONTEND_RETIRED.LATENCY_GE_4_PS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_heavy_operations",
         "MetricThreshold": "tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring heavy-weight operations -- instructions that require two or more uops or micro-coded sequences. This highly-correlates with the uop length of these instructions/sequences.",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Retire;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_retiring_group",
         "MetricName": "tma_light_operations",
         "MetricThreshold": "tma_light_operations > 0.6",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots where the CPU was retiring light-weight operations -- instructions that require no more than one uop (micro-operation). This correlates with total number of instructions used by the program. A uops-per-instruction (see UopPI metric) ratio of 1 or less should be expected for decently optimized software running on Intel Core/Xeon products. While this often indicates efficient X86 instructions were executed; high value does not necessarily mean better performance cannot be achieved. Sample with: INST_RETIRED.PREC_DIST",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "BadSpec;MachineClears;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_bad_speculation_group;tma_issueMC;tma_issueSyncxn",
         "MetricName": "tma_machine_clears",
         "MetricThreshold": "tma_machine_clears > 0.1 & tma_bad_speculation > 0.15",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the CPU has wasted due to Machine Clears.  These slots are either wasted by uops fetched prior to the clear; or stalls the out-of-order portion of the machine needs to recover its state after the clear. For example; this can happen due to memory ordering Nukes (e.g. Memory Disambiguation) or Self-Modifying-Code (SMC) nukes. Sample with: MACHINE_CLEARS.COUNT. Related metrics: tma_clears_resteers, tma_contested_accesses, tma_data_sharing, tma_false_sharing, tma_l1_bound, tma_microcode_sequencer, tma_ms_switches, tma_remote_cache",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "Backend;TmaL2;TopdownL2;tma_L2_group;tma_backend_bound_group",
         "MetricName": "tma_memory_bound",
         "MetricThreshold": "tma_memory_bound > 0.2 & tma_backend_bound > 0.2",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL2",
         "PublicDescription": "This metric represents fraction of slots the Memory subsystem within the Backend was a bottleneck.  Memory Bound estimates fraction of slots where pipeline is likely stalled due to demand load or store instructions. This accounts mainly for (1) non-completed in-flight memory demand loads which coincides with execution units starvation; in addition to (2) cases where stores could impose backpressure on the pipeline when many of them get buffered at the same time (less common out of the two).",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
         "MetricGroup": "TmaL1;TopdownL1;tma_L1_group",
         "MetricName": "tma_retiring",
         "MetricThreshold": "tma_retiring > 0.7 | tma_heavy_operations > 0.1",
+        "MetricgroupNoGroup": "TopdownL1",
         "PublicDescription": "This category represents fraction of slots utilized by useful work i.e. issued uops that eventually get retired. Ideally; all pipeline slots would be attributed to the Retiring category.  Retiring of 100% would indicate the maximum Pipeline_Width throughput was achieved.  Maximizing Retiring typically increases the Instructions-per-cycle (see IPC metric). Note that a high Retiring value does not necessary mean there is no room for more performance.  For example; Heavy-operations or Microcode Assists are categorized under Retiring. They often indicate suboptimal performance and can often be optimized or avoided. Sample with: UOPS_RETIRED.SLOTS",
         "ScaleUnit": "100%"
     },
index ca99b9cfe4ada503f08ba6f2f3b1f23fe699b53e..f57a8f2740257792f8aca97e28bbcfe6708e7870 100755 (executable)
@@ -52,7 +52,8 @@ _json_event_attributes = [
 # Attributes that are in pmu_metric rather than pmu_event.
 _json_metric_attributes = [
     'metric_name', 'metric_group', 'metric_expr', 'metric_threshold', 'desc',
-    'long_desc', 'unit', 'compat', 'aggr_mode', 'event_grouping'
+    'long_desc', 'unit', 'compat', 'metricgroup_no_group', 'aggr_mode',
+    'event_grouping'
 ]
 # Attributes that are bools or enum int values, encoded as '0', '1',...
 _json_enum_attributes = ['aggr_mode', 'deprecated', 'event_grouping', 'perpkg']
@@ -303,6 +304,7 @@ class JsonEvent:
     self.deprecated = jd.get('Deprecated')
     self.metric_name = jd.get('MetricName')
     self.metric_group = jd.get('MetricGroup')
+    self.metricgroup_no_group = jd.get('MetricgroupNoGroup')
     self.event_grouping = convert_metric_constraint(jd.get('MetricConstraint'))
     self.metric_expr = None
     if 'MetricExpr' in jd:
index b7dff8f1021fde0a0377ae7e52197999f57b1fb4..80349685cf4d88062eda3017486433d91bc4946c 100644 (file)
@@ -59,6 +59,7 @@ struct pmu_metric {
        const char *compat;
        const char *desc;
        const char *long_desc;
+       const char *metricgroup_no_group;
        enum aggr_mode_class aggr_mode;
        enum metric_event_groups event_grouping;
 };
index c566c6859302697b10314677c182a6cfbb9fd90c..4e7d41d285b4bc7881dfc4d630412ba95694cd23 100644 (file)
@@ -1144,12 +1144,12 @@ static int metricgroup__add_metric_callback(const struct pmu_metric *pm,
        struct metricgroup__add_metric_data *data = vdata;
        int ret = 0;
 
-       if (pm->metric_expr &&
-               (match_metric(pm->metric_group, data->metric_name) ||
-                match_metric(pm->metric_name, data->metric_name))) {
+       if (pm->metric_expr && match_pm_metric(pm, data->metric_name)) {
+               bool metric_no_group = data->metric_no_group ||
+                       match_metric(data->metric_name, pm->metricgroup_no_group);
 
                data->has_match = true;
-               ret = add_metric(data->list, pm, data->modifier, data->metric_no_group,
+               ret = add_metric(data->list, pm, data->modifier, metric_no_group,
                                 data->metric_no_threshold, data->user_requested_cpu_list,
                                 data->system_wide, /*root_metric=*/NULL,
                                 /*visited_metrics=*/NULL, table);