기존의 아키텍처 시뮬레이터들은 집계된 메트릭(aggregate metrics)이나 원시 트레이스(raw traces)만을 노출할 뿐, 마이크로아키텍처 이벤트 간의 복잡한 상호작용과 그것이 프로그램 실행에 미치는 관계를 밝히지 못합니다. 결과적으로, 아키텍트들은 성능 증상만 관찰할 뿐, 추상화 계층 전반에 걸쳐 이를 근본 원인(root causes)에 체계적으로 귀속시킬 수 없습니다.

본 논문은 인과성(causality)을 일급 분석 객체(first-class analytical object)로 격상시키는 관측성 프레임워크, Microflow를 소개합니다. Microflow는 실행 트레이스를 Microflow Intermediate Representation (MFIR)으로 변환하며, 소프트웨어 의미론(software semantics), 명령어(instructions), 마이크로아키텍처 이벤트, 하드웨어 리소스 전반에 걸친 의존성을 명시적으로 포착합니다. 이러한 요소들을 통합함으로써 MFIR은 관찰된 정지(stalls)로부터 그 근본 원인까지 직접적인 순회(direct traversal)를 가능하게 하여 자동화된 근본 원인 분석의 길을 열어줍니다.

Microflow는 정지를 정확히 귀속시키고, 관측 불가능한 현상(unobservable phenomena)을 드러내며, 반사실적 분석(counterfactual analysis)을 통해 정확한 임계 경로 분해(exact critical-path decomposition)를 가능하게 합니다. 이러한 기능들은 기존 도구들에게 불투명했던 복잡한 하드웨어-소프트웨어 상호작용에 대한 체계적인 추론을 허용합니다. 인과성을 질의 가능(queryable)하게 만듦으로써, Microflow는 성능 분석 및 하드웨어-소프트웨어 공동 설계(hardware-software co-design)를 위한 강력한 기반을 제공합니다. 우리는 두 가지 SPEC CPU 2017 벤치마크에서 이를 시연하여, leela의 숨겨진 미예측 비용(hidden misprediction costs)과 mcf의 교차 루프 반복 간 경합(cross-loop-iteration contention)처럼 집계된 증상만으로는 보이지 않던 병목 현상을 밝혀냈습니다.