GPU

Perfetto 支持在多种使用场景下 Tracing GPU 活动，从 Android 移动端图形处理到高端多 GPU 计算负载。

数据源

以下数据源可用于 GPU Tracing：

数据源	配置	用途
`gpu.counters`	gpu_counter_config.proto	周期性或插桩式 GPU Counter 采样
`gpu.renderstages`	gpu_renderstages_config.proto	GPU 渲染阶段和计算活动时间线
`vulkan.memory_tracker`	vulkan_memory_config.proto	Vulkan 内存分配和绑定 Tracing
`gpu.log`	(无)	GPU 调试日志消息
`linux.ftrace`	ftrace_config.proto	GPU 频率、内存总量、DRM 调度器事件

GPU 生产者通常会使用硬件特定的后缀注册数据源，例如 gpu.counters.adreno 或 gpu.renderstages.mali。Tracing 服务使用精确名称匹配，因此 trace 配置必须使用相同的带后缀名称。Trace Processor 根据 proto 字段类型解析 GPU 数据，因此所有带后缀的变体都会被相同处理。当针对特定 GPU 厂商的生产者时，请在 trace 配置中使用带后缀的名称：

data_sources: {
    config {
        name: "gpu.counters"
        gpu_counter_config {
            counter_period_ns: 1000000
            counter_ids: 1
        }
    }
}

Trace 包含 gpu_id 字段用于区分不同的 GPU，以及 machine_id 字段用于在多机环境中区分不同的机器。GPU 硬件元数据（名称、厂商、架构、UUID、PCI BDF）通过 GpuInfo trace packet 记录。

Android

GPU 频率

GPU 频率通过 ftrace 收集：

data_sources: {
    config {
        name: "linux.ftrace"
        ftrace_config {
            ftrace_events: "power/gpu_frequency"
        }
    }
}

GPU Counter

Android GPU 生产者必须使用 Counter 描述符模式 1：GpuCounterDescriptor 直接嵌入到会话的第一个 GpuCounterEvent packet 中，并且 Counter ID 是全局的。这是 CDD/CTS 合规性所要求的。

GPU Counter 通过指定设备特定的 Counter ID 进行采样。可用的 Counter ID 在数据源描述符的 GpuCounterSpec 中描述。

data_sources: {
    config {
        name: "gpu.counters"
        gpu_counter_config {
            counter_period_ns: 1000000
            counter_ids: 1
            counter_ids: 3
            counter_ids: 106
            counter_ids: 107
            counter_ids: 109
        }
    }
}

counter_period_ns 设置所需的采样间隔。

GPU 内存

每个进程的总 GPU 内存使用量通过 ftrace 收集：

data_sources: {
    config {
        name: "linux.ftrace"
        ftrace_config {
            ftrace_events: "gpu_mem/gpu_mem_total"
        }
    }
}

GPU 渲染阶段

渲染阶段 Tracing 提供 GPU 活动（图形和计算提交）的时间线：

data_sources: {
    config {
        name: "gpu.renderstages"
    }
}

Vulkan 内存

Vulkan 内存分配和绑定事件可以通过以下方式 Tracing：

data_sources: {
    config {
        name: "vulkan.memory_tracker"
        vulkan_memory_config {
            track_driver_memory_usage: true
            track_device_memory_usage: true
        }
    }
}

GPU 日志

GPU 调试日志消息可以通过启用该数据源来收集：

data_sources: {
    config {
        name: "gpu.log"
    }
}

高端 GPGPU

对于高性能和数据中心 GPU 负载（CUDA、OpenCL、HIP），Perfetto 支持多 GPU 和多机 Tracing，并提供插桩式 Counter 采样。

插桩式 Counter 采样

除了全局采样外，还可以通过在 GPU 命令缓冲区中插桩来采样 Counter。这提供了每次提交级别的 Counter 值：

data_sources: {
    config {
        name: "gpu.counters"
        gpu_counter_config {
            counter_ids: 1
            counter_ids: 2
            instrumented_sampling: true
        }
    }
}

对于 GPGPU 使用场景，推荐使用 Counter 描述符模式 2：生产者发送通过 IID 引用的 InternedGpuCounterDescriptor，为每个可信序列提供独立的局部 Counter ID。这避免了模式 1 所需的全局协调，并自然地支持多个生产者和 GPU。有关两种模式的详细信息，请参阅 gpu_counter_event.proto。

Counter 名称和 ID 由 GPU 生产者通过数据源描述符中的 GpuCounterSpec 发布。Counter 按组分类（SYSTEM、VERTICES、FRAGMENTS、PRIMITIVES、MEMORY、COMPUTE、RAY_TRACING），并包含度量单位和描述。

多 GPU

系统中的每个 GPU 都分配了一个 gpu_id。Counter 事件、渲染阶段和其他 GPU trace 数据都携带此 ID，以便 UI 可以按 GPU 对 Track 进行分组。GPU 硬件详细信息通过 GpuInfo 消息记录，包括：

name、vendor、model、architecture
uuid（16 字节标识符）
pci_bdf（PCI 总线/设备/功能）

多机

在跨多台机器进行 Tracing 时，每个 GPU trace 事件还携带 machine_id，用于区分该 GPU 属于哪台机器。Perfetto UI 在 GPU Track 旁显示机器标签。

渲染阶段事件关联

GPU 渲染阶段事件可以使用 GpuRenderStageEvent 上的 event_wait_ids 字段声明对其他渲染阶段事件的依赖关系。每个条目是该事件在运行前需要等待的另一个渲染阶段事件的 event_id。trace processor 使用这些信息在关联的 GPU 切片之间创建流箭头。

示例：一个依赖于先前异步 memcpy 的 matmul kernel：

gpu_render_stage_event {
    event_id: 1
    duration: 50000
    hw_queue_iid: 1
    stage_iid: 2
    context: 0
    name: "Memcpy HtoD"
}

gpu_render_stage_event {
    event_id: 2
    duration: 40000
    hw_queue_iid: 3
    stage_iid: 4
    context: 0
    name: "matmul_kernel"
    event_wait_ids: 1
}

这会创建一个从 memcpy 事件（event_id 1）到 matmul kernel（event_id 2）的流，在 Perfetto UI 中可视化依赖关系。

GPU Counter 分组

GPU counter 可以按自定义组（custom groups）进行组织，以覆盖或扩展固定的 GpuCounterGroup 枚举值（SYSTEM、VERTICES 等）。为此，将 group_id 设置为枚举值，并提供 name 和/或 description。

Counter 的组成员关系是通过 GpuCounterSpec.groups（固定枚举）和 GpuCounterGroupSpec.counter_ids（自定义分组）分配的组的并集。

例如，使用自定义分组 "Compute Core" 和 "L2 Cache"：

GPU > Counters > Compute Core > Counter A
GPU > Counters > Compute Core > Counter B
GPU > Counters > L2 Cache > Counter C

Host-to-GPU 关联

Host 端的 track event 可以使用 GpuCorrelation TrackEvent 扩展与 GPU 渲染阶段事件进行关联。这对于将 host API 调用（如 cudaLaunchKernel、cudaMemcpyAsync）与对应的 GPU 工作连接起来非常有用。

该扩展提供两个字段：

render_stage_submission_event_ids：此 host event 提交的 GPU 渲染阶段事件的 event ID。
render_stage_wait_event_ids：此 host event 等待其完成的 GPU 渲染阶段事件的 event ID。

示例：一个与 GPU 计算 kernel 关联的 host kernel 启动：

track_event {
    type: TYPE_SLICE_BEGIN
    name: "cudaLaunchKernel"
    [perfetto.protos.GpuTrackEvent.gpu_correlation] {
        render_stage_submission_event_ids: 1
    }
}

gpu_render_stage_event {
    event_id: 1
    duration: 50000
    hw_queue_iid: 1
    stage_iid: 2
    context: 0
    name: "matmul_kernel"
}