frontend-pmu-analysis

name	frontend-pmu-analysis
description	仅做 BPU 计数器提取与批量汇总（机器可读 JSON/CSV）。配置文件只需要写原始 stats 计数器名。

BPU 计数器分析技能（极简）

何时使用

• 你已经跑完 gem5，只想批量提取 BPU 相关原始计数器。
• 你不想在脚本里做复杂推导，只要原始值。
• 你需要机器可读结果给后续脚本/表格处理。

核心原则

• 只提取原始 counter，不做公式推导。
• 配置文件只写 counter 名称。
• 目录结构不做强约束，递归扫描 stats.txt。
• 如果发现某些分支预测错误特别高，还可以看stats.txt 同目录的topMispredictsByBranch.csv, 记录了哪些分支被错误预测很多。
• 必要时候可以使用 --enable-bp-db tage 来打开tage 的trace db 分析。

入口脚本

• .codex/skills/frontend-pmu-analysis/scripts/analyze_bpu_counters.py

默认配置

• .codex/skills/frontend-pmu-analysis/configs/bpu_counters.txt

用法

python3 .codex/skills/frontend-pmu-analysis/scripts/analyze_bpu_counters.py \
  --debug-dir /tmp/debug/tage-new8

指定自定义计数器文件：

python3 .codex/skills/frontend-pmu-analysis/scripts/analyze_bpu_counters.py \
  --debug-dir /tmp/debug/tage-new8 \
  --counters-file /path/to/my_counters.txt

输出

• bpu_counters_summary.json
• bpu_counters_summary.csv

输出字段只包含：

• case 路径
• stats 路径
• values（命中的计数器和值）
• missing（缺失计数器）
• errors（解析错误）

计数器文件格式

推荐 txt（每行一个）：

system.cpu.ipc
system.cpu.commit.branchMispredicts
system.cpu.commit.branches

如果要批量分析更多计数器，也可以添加到configs 的txt 中

也支持：

• yaml：counters: [ ... ] 或直接列表
• csv：第一列或 counter 列为计数器名