Jestem zainteresowany profilowaniem niektórych kodów Rcpp w OS X (Mountain Lion 10.8.2), ale profiler ulega awarii podczas uruchamiania.

Przykład zabawki, używającinline, zaprojektowany tak, aby zająć wystarczająco dużo czasu, aby profiler mógł to zauważyć.

library(Rcpp)
library(inline)

src.cpp <- "
  RNGScope scope;
  int n = as<int>(n_);
  double x = 0.0;
  for ( int i = 0; i < n; i++ )
    x += (unif_rand()-.5);
  return wrap(x);"

src.c <- "
  int i, n = INTEGER(n_)[0];
  double x = 0.0;
  GetRNGstate();
  for ( i = 0; i < n; i++ )
    x += (unif_rand()-.5);
  PutRNGstate();
  return ScalarReal(x);"

f.cpp <- cxxfunction(signature(n_="integer"), src.cpp, plugin="Rcpp")
f.c <- cfunction(signature(n_="integer"), src.c)

Jeśli używam albo GUI Instruments (w Xcode, wersja 4.5 (4523)), albo w wierszu poleceńsample, obie awarie: Instrumenty ulegają awarii od razu, podczas gdy próbka kończy przetwarzanie próbek przed awarią:

# (in R)
set.seed(1)
f.cpp(200000000L)

# (in a separate terminal window)
~ » sample R  # this invokes the profiler
Sampling process 81337 for 10 seconds with 1 millisecond of run time between samples
Sampling completed, processing symbols...
[1]    81654 segmentation fault  sample 81337

Jeśli wykonam ten sam proces, ale z wersją C (tj.f.c(200000000L)) oba instrumenty isample działa dobrze i generuje wyniki jak

Call graph:
1832 Thread_6890779   DispatchQueue_1: com.apple.main-thread  (serial)
  1832 start  (in R) + 52  [0x100000e74]
    1832 main  (in R) + 27  [0x100000eeb]
      1832 run_Rmainloop  (in libR.dylib) + 80  [0x1000e4020]
        1832 R_ReplConsole  (in libR.dylib) + 161  [0x1000e3b11]
          1832 Rf_ReplIteration  (in libR.dylib) + 514  [0x1000e3822]
            1832 Rf_eval  (in libR.dylib) + 1010  [0x1000aa402]
              1832 Rf_applyClosure  (in libR.dylib) + 849  [0x1000af5d1]
                1832 Rf_eval  (in libR.dylib) + 1672  [0x1000aa698]
                  1832 do_dotcall  (in libR.dylib) + 16315  [0x10007af3b]
                    1382 file1412f6e212474  (in file1412f6e212474.so) + 53  [0x1007fded5]  file1412f6e212474.cpp:16
                    + 862 unif_rand  (in libR.dylib) + 1127,1099,...  [0x10000b057,0x10000b03b,...]
                    + 520 fixup  (in libR.dylib) + 39,67,...  [0x10000aab7,0x10000aad3,...]
                    356 file1412f6e212474  (in file1412f6e212474.so) + 70,61,...  [0x1007fdee6,0x1007fdedd,...]  file1412f6e212474.cpp:16
                    56 unif_rand  (in libR.dylib) + 1133  [0x10000b05d]
                    38 DYLD-STUB$unif_rand  (in file1412f6e212474.so) + 0  [0x1007fdf1c]

Naprawdę doceniłbym jakąś radę, jeśli jest coś, co robię źle, jeśli jest jakiś inny preferowany sposób, lub jeśli jest to po prostu niemożliwe. Biorąc pod uwagę, że jednym z głównych zastosowań Rcpp wydaje się być przyspieszenie kodu R, dziwię się, że nie znalazłem więcej informacji na ten temat, ale być może szukam w niewłaściwym miejscu.

To jest w OS X 10.8.2 z R 2.15.1 (x86_64-apple-darwin9.8.0), Rcpp 0.9.15 i g ++ - raporty konwersji "i686-apple-darwin11-llvm-g ++ - 4.2 (GCC) 4.2 .1 (na podstawie kompilacji Apple Inc. 5658) (LLVM build 2336.11.00) ”.

Rozwiązanie

Dzięki odpowiedzi Dirka poniżej i jego rozmowie tutajhttp://dirk.eddelbuettel.com/papers/ismNov2009introHPCwithR.pdf, Mam przynajmniej częściowe rozwiązanie wykorzystujące narzędzia Google do perftools. Najpierw zainstaluj stądhttp://code.google.com/p/gperftools/i dodaj -lprofiler do PKG_LIBS podczas kompilowania kodu C ++. Wtedy też

(a) Uruchom R asCPUPROFILE=samples.log R, uruchom cały kod i zamknij (lub użyj Rscript)

(b) Użyj dwóch małych funkcji użytkowych, aby włączyć / wyłączyć profilowanie:

RcppExport SEXP start_profiler(SEXP str) {
  ProfilerStart(as<const char*>(str));
  return R_NilValue;
}

RcppExport SEXP stop_profiler() {
  ProfilerStop();
  return R_NilValue;
}

Następnie w R możesz to zrobić

.Call("start_profiler", "samples.log")
# code that calls C++ code to be profiled
.Call("stop_profiler")

tak czy inaczej, pliksamples.log będzie zawierać informacje o profilowaniu. Można na to patrzeć z

pprof --text /Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/exec/x86_64/R samples.log

który wytwarza wyjście jak

Using local file /Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/exec/x86_64/R.
Using local file samples.log.
Removing __sigtramp from all stack traces.
Total: 112 samples
  64  57.1%  57.1%       64  57.1% _unif_rand
  30  26.8%  83.9%       30  26.8% _process_system_Renviron
  14  12.5%  96.4%      101  90.2% _for_profile
   3   2.7%  99.1%        3   2.7% Rcpp::internal::expr_eval_methods
   1   0.9% 100.0%        1   0.9% _Rf_PrintValueRec
   0   0.0% 100.0%        1   0.9% 0x0000000102bbc1ff
   0   0.0% 100.0%       15  13.4% 0x00007fff5fbfe06f
   0   0.0% 100.0%        1   0.9% _Rf_InitFunctionHashing
   0   0.0% 100.0%        1   0.9% _Rf_PrintValueEnv
   0   0.0% 100.0%      112 100.0% _Rf_ReplIteration

co prawdopodobnie byłoby bardziej pouczające na prawdziwym przykładzie.