eBPF 实例教程：使用内核跟踪点监控 GPU 驱动活动
当游戏卡顿或机器学习训练变慢时，答案就隐藏在 GPU 内核驱动内部。Linux 内核跟踪点暴露了实时的作业调度、内存分配和命令提交数据。与周期性采样并错过事件的用户空间分析工具不同，内核跟踪点以纳秒级时间戳和最小开销捕获每个操作。
本教程展示如何使用 eBPF 和 bpftrace 监控 GPU 活动。我们将跟踪 DRM 调度器作业、测量延迟，并使用跨 Intel、AMD 和 Nouveau 驱动工作的稳定内核跟踪点诊断瓶颈。
GPU 内核跟踪点：零开销可观测性
GPU 跟踪点是内核直接渲染管理器（DRM）子系统中内置的仪器点。当 GPU 调度作业、分配内存或发出栅栏信号时，这些跟踪点会以精确的时序和驱动状态触发。
关键洞察：内核跟踪点仅在事件发生时激活，每个事件添加纳秒级开销。它们捕获 100% 的活动，包括微秒级持续时间的作业。基于轮询的监控每 100ms 检查一次 GPU 状态，完全错过短期操作。
GPU 跟踪点跨越三层。DRM 调度器跟踪点(gpu_scheduler 事件组)是稳定的 uAPI,格式永不改变。它们在 Intel、AMD 和 Nouveau 驱动上工作完全相同，适合供应商中立的监控。供应商特定跟踪点暴露驱动内部。Intel i915 跟踪 GEM 对象创建和 VMA 绑定，而 AMD AMDGPU 监控缓冲对象和命令提交。通用 DRM 跟踪点通过 vblank 事件处理显示同步，用于诊断丢帧。
DRM 调度器监视器：通用 GPU 跟踪
drm_scheduler.bt 脚本在所有 GPU 驱动上工作，因为它使用稳定的 uAPI 跟踪点。它跟踪作业提交（drm_run_job）、完成（drm_sched_process_job）和依赖等待（drm_sched_job_wait_dep）跨所有环。
完整的 Bpftrace 脚本：drm_scheduler.bt
#!/usr/bin/env bpftrace
/*
* drm_scheduler.bt - 监控 DRM GPU 调度器活动
*
* 此脚本使用稳定的 DRM 调度器跟踪点跟踪 GPU 作业调度。
* 适用于所有现代 GPU 驱动（Intel i915、AMD AMDGPU、Nouveau 等）
*
* gpu_scheduler 跟踪点是稳定的 uAPI - 保证不会改变。
*
* 使用方法：sudo bpftrace drm_scheduler.bt
*/
BEGIN
{
printf("正在跟踪 DRM GPU 调度器... 按 Ctrl-C 结束。\n");
printf("%-18s %-12s %-16s %-12s %-8s %s\n",
"时间(ms)", "事件", "作业ID", "环", "排队", "详情");
}
/* GPU 作业开始执行 */
tracepoint:gpu_scheduler:drm_run_job
{
$job_id = args->id;
$ring = str(args->name);
$queue = args->job_count;
$hw_queue = args->hw_job_count;
/* 记录开始时间用于延迟计算 */
@start[$job_id] = nsecs;
printf("%-18llu %-12s %-16llu %-12s %-8u hw=%d\n",
nsecs / 1000000,
"RUN",
$job_id,
$ring,
$queue,
$hw_queue);
/* 跟踪每个环的统计 */
@jobs_per_ring[$ring] = count();
}
/* GPU 作业完成（栅栏已发出信号）*/
tracepoint:gpu_scheduler:drm_sched_process_job
{
$fence = args->fence;
printf("%-18llu %-12s %-16p\n",
nsecs / 1000000,
"COMPLETE",
$fence);
@completion_count = count();
}
/* 作业等待依赖 */
tracepoint:gpu_scheduler:drm_sched_job_wait_dep
{
$job_id = args->id;
$ring = str(args->name);
$dep_ctx = args->ctx;
$dep_seq = args->seqno;
printf("%-18llu %-12s %-16llu %-12s %-8s ctx=%llu seq=%u\n",
nsecs / 1000000,
"WAIT_DEP",
$job_id,
$ring,
"-",
$dep_ctx,
$dep_seq);
@wait_count = count();
@waits_per_ring[$ring] = count();
}
END
{
printf("\n=== DRM 调度器统计 ===\n");
printf("\n每个环的作业数：\n");
print(@jobs_per_ring);
printf("\n每个环的等待数：\n");
print(@waits_per_ring);
}
理解脚本
脚本附加到三个稳定的 DRM 调度器跟踪点。当 drm_run_job 触发时，作业从"在软件中排队"转换为"在硅上运行"。跟踪点捕获 args->id（用于关联的作业 ID）、args->name（环名称 - 哪个执行引擎如图形、计算或视频解码）、args->job_count（队列深度 - 有多少作业在等待）和 args->hw_job_count（当前在 GPU 硬件上执行的作业）。
格式 entity=0xffff888... id=12345 fence=0xffff888... ring=gfx job count:5 hw job count:2 告诉你图形环上的作业 12345 开始执行，后面有 5 个作业排队，硬件上当前运行 2 个作业。多引擎 GPU 可以跨不同环并行运行作业。
我们记录 @start[$job_id] = nsecs 以启用延迟计算。脚本存储按作业 ID 键控的时间戳。稍后，在跟踪完成或测量端到端延迟时，你可以计算 nsecs - @start[$job_id] 以获得执行时间。@jobs_per_ring[$ring] = count() 行递增每个环的计数器，显示跨引擎的工作负载分布。
当 drm_sched_process_job 触发时，GPU 硬件完成了作业并发出其栅栏信号。栅栏指针 args->fence 标识已完成的作业。在 drm_run_job 和此跟踪点之间关联栅栏指针，让你可以计算 GPU 执行时间：completion_time - run_time = GPU_execution_duration。如果应该需要 5ms 的作业需要 50ms，你就发现了 GPU 性能问题。
drm_sched_job_wait_dep 跟踪点在作业阻塞等待栅栏时触发。在作业执行之前，其依赖项（它等待的先前作业）必须完成。格式显示 args->ctx（依赖上下文）和 args->seqno（序列号）标识哪个栅栏阻塞此作业。
这揭示了管道停顿。如果计算作业不断等待图形作业，你就没有利用并行性。长等待时间表明依赖链太深 - 考虑批处理独立工作。过度的依赖表示 CPU 端调度效率低下。@waits_per_ring[$ring] = count() 指标跟踪哪些环经历最多的依赖停顿。
程序结束时，END 块打印统计信息。@jobs_per_ring 显示每个执行引擎的作业计数 - 揭示特定环（视频编码、计算）是否饱和。@waits_per_ring 暴露依赖瓶颈。这些数据揭示了总体 GPU 利用率模式以及作业是否被依赖阻塞。
Intel i915 跟踪点：内存管理深入分析
Intel 的 i915 驱动暴露了内存操作的详细跟踪点。这些需要内核配置中的 CONFIG_DRM_I915_LOW_LEVEL_TRACEPOINTS=y,使用 grep CONFIG_DRM_I915_LOW_LEVEL_TRACEPOINTS /boot/config-$(uname -r) 检查。
i915_gem_object_create 在驱动分配 GEM(图形执行管理器)对象时触发,这是 GPU 可访问内存的基本单位。格式：obj=0xffff888... size=0x100000 表示分配 1MB 对象。随时间跟踪总分配内存以检测泄漏。性能下降前的突然分配峰值表示内存压力。将对象指针与后续绑定/故障事件关联以了解对象生命周期。
i915_vma_bind 跟踪将内存映射到 GPU 地址空间。分配内存还不够,它必须绑定到 GPU 虚拟地址空间。格式：obj=0xffff888... offset=0x0000100000 size=0x10000 mappable vm=0xffff888... 显示在 GPU 虚拟地址 0x100000 处绑定的 64KB。频繁的重新绑定表示内存抖动,即驱动在压力下驱逐和重新绑定对象。GPU 页面故障通常与绑定操作相关。
i915_gem_shrink 捕获内存压力响应。在内存压力下，驱动回收 GPU 内存。格式：dev=0 target=0x1000000 flags=0x3 意味着驱动尝试回收 16MB。高收缩活动表示工作负载的 GPU 内存过小。与性能下降关联,如果在帧渲染期间发生收缩，会导致卡顿。
i915_gem_object_fault 跟踪 CPU 或 GPU 访问未映射内存时的页面故障。格式：obj=0xffff888... GTT index=128 writable 表示图形转换表页 128 上的写故障。故障代价昂贵,因为它们在内核解决缺失映射时停止执行。写故障比读故障更昂贵,因为需要使缓存失效。GTT 故障表示作业提交前资源绑定不完整。
AMD AMDGPU 跟踪点：命令提交管道
AMD 的 AMDGPU 驱动提供命令提交和硬件中断的全面跟踪。
amdgpu_cs_ioctl 捕获用户空间命令提交。当应用通过 ioctl 提交 GPU 工作时，此跟踪点触发。格式：sched_job=12345 timeline=gfx context=1000 seqno=567 ring_name=gfx_0.0.0 num_ibs=2 显示提交到图形环的作业 12345 有 2 个间接缓冲区。这标志着用户空间将工作交给内核的时间。记录时间戳以在与 amdgpu_sched_run_job 结合时测量提交到执行的延迟。高频率表示小批次和更好批处理的潜力。
amdgpu_sched_run_job 在内核调度器开始执行先前提交的作业时触发。将时间戳与 amdgpu_cs_ioctl 比较可揭示提交延迟。超过 100μs 的提交延迟表示内核调度延迟。每个环的延迟显示特定引擎是否受调度限制。
amdgpu_bo_create 跟踪缓冲对象分配,这是 AMD 的 i915 GEM 对象等价物。格式：bo=0xffff888... pages=256 type=2 preferred=4 allowed=7 visible=1 分配 1MB(256 页)。类型表示 VRAM 与 GTT(GPU 可访问的系统内存)。首选/允许域显示放置策略。请求 VRAM 但使用 GTT 的类型不匹配表示 VRAM 耗尽。可见标志表示 CPU 可访问的内存,这很昂贵，应谨慎使用。
amdgpu_bo_move 在缓冲对象在 VRAM 和 GTT 之间迁移时触发。迁移代价昂贵,因为需要通过 PCIe 复制数据。过度的移动表示内存抖动,即工作集超过 VRAM 容量。测量移动频率和大小以量化 PCIe 带宽消耗。与性能下降关联,因为迁移会停止 GPU 执行。
amdgpu_iv 捕获 GPU 中断。GPU 为完成的工作、错误和事件发出中断信号。格式：ih:0 client_id:1 src_id:42 ring:0 vmid:5 timestamp:1234567890 pasid:100 src_data: 00000001... 捕获中断详细信息。源 ID 表示中断类型(完成、故障、热)。高中断率影响 CPU 性能。VMID 和 PASID 识别哪个进程/VM 触发了中断,这对于多租户调试至关重要。
DRM Vblank 跟踪点：显示同步
Vblank（垂直消隐）事件将渲染与显示刷新同步。错过 vblank 会导致丢帧和卡顿。
drm_vblank_event 在显示进入垂直消隐期时触发。格式：crtc=0 seq=12345 time=1234567890 high-prec=true 表示显示控制器 0 上的 vblank，序列号 12345。跟踪 vblank 频率以验证刷新率（60Hz = 60 vblanks/秒）。错过的序列表示丢帧。高精度时间戳启用亚毫秒帧时序分析。
drm_vblank_event_queued 和 drm_vblank_event_delivered 跟踪 vblank 事件传递到用户空间。排队延迟（队列到传递）测量内核调度延迟。总延迟（vblank 到传递）包括内核和驱动处理。超过 1ms 的延迟表示合成器问题。与用户可见的丢帧关联 - 延迟传递的事件意味着错过的帧。
NVIDIA 专有驱动：不同的架构
与使用内核直接渲染管理器（DRM）子系统的 Intel、AMD 和 Nouveau 不同，NVIDIA 的专有驱动（nvidia.ko）在 DRM 之外运行。它实现了自己的内核模块接口，带有供应商特定的函数和单个跟踪点。这种架构差异意味着 NVIDIA GPU 需要不同的监控方法 - 我们附加到 nvidia.ko 函数的内核探针，而不是 DRM 跟踪点。
关键区别：DRM 驱动暴露标准化的 gpu_scheduler 跟踪点，在供应商之间工作完全相同。NVIDIA 的闭源驱动只提供一个跟踪点（nvidia:nvidia_dev_xid 用于硬件错误），需要监控内部内核函数如 nvidia_open、nvidia_unlocked_ioctl 和 nvidia_isr。这使得 NVIDIA 监控更脆弱 - 函数名称可能在驱动版本之间改变 - 但仍然提供有价值的 GPU 活动洞察。
NVIDIA 驱动监控：nvidia_driver.bt
nvidia_driver.bt 脚本通过对专有驱动的内核探针跟踪 NVIDIA GPU 操作。与供应商中立的 DRM 调度器监控不同，此脚本是 NVIDIA 特定的，需要加载专有 nvidia.ko 模块。完整源代码可在 scripts/nvidia_driver.bt 中找到。
关键脚本特性：
脚本附加 18 个内核探针以监控：
- 设备操作：open、close、ioctl（采样 1% 以降低开销）
- 内存管理：mmap、页故障、VMA 操作
- 中断处理：ISR、MSI-X、下半部处理程序及延迟直方图
- P2P 通信：GPU 到 GPU 的页面请求和 DMA 映射
- 电源管理：挂起/恢复周期及持续时间跟踪
- 错误报告：通过 nvidia:nvidia_dev_xid 跟踪点报告 Xid 硬件/驱动错误
运行 NVIDIA 驱动监视器
验证 NVIDIA 驱动已加载并检查可用探针：
# 检查 NVIDIA 驱动模块
lsmod | grep nvidia
# 列出可用的 NVIDIA 探针
sudo bpftrace -l 'kprobe:nvidia_*' | head -20
sudo bpftrace -l 'tracepoint:nvidia:*'
在 GPU 工作负载期间运行监视器：
真实执行输出（捕获 llama-server（LLM 推理）、nvtop（GPU 监控）和 CUDA 应用清理）：
Attaching 18 probes...
Tracing NVIDIA GPU driver activity... Hit Ctrl-C to end.
TIME(ms) EVENT COMM PID GPU_ID DETAILS
2627 IOCTL nvtop 759434 - cmd=0xc020462a
38984 CLOSE python 783815 - GPU device closed
70693 CLOSE cuda00001400006 781802 - GPU device closed
72427 OPEN llama-server 800150 - GPU device opened
72427 CLOSE llama-server 800150 - GPU device closed
72427 OPEN llama-server 800150 - GPU device opened
72428 OPEN llama-server 800150 - GPU device opened
72431 MMAP llama-server 800150 - offset=0xffff968357d37140 size=...
72448 OPEN llama-server 800150 - GPU device opened
... (在初始化期间 llama-server 的 39 次 open，26 次 mmap)
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NVIDIA GPU Driver Statistics
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--- Device Operations ---
Opens by process:
@opens[llama-server]: 39
Closes by process:
@closes[llama-server]: 1
@closes[python]: 8
@closes[cuda00001400006]: 38
Total ioctls:
@ioctl_count: 2779
Top ioctl callers:
@ioctls_per_process[llama-server]: 422
@ioctls_per_process[nvtop]: 2357
Total mmaps:
@mmap_count: 26
--- Async Operations ---
Poll calls:
@poll_count: 24254
Currently open PIDs:
@open_pids[800150]: 1
分析：这个真实世界的跟踪揭示了几个模式。llama-server 进程在初始化期间打开了 GPU 设备 39 次 - 对于为不同模型层或批处理策略初始化多个 CUDA 上下文的 LLM 推理引擎来说很典型。来自 llama-server 的 422 次 ioctl 表示活跃的推理工作。nvtop 监控工具发出了 2,357 次 ioctl 轮询 GPU 状态。脚本捕获了来自终止 CUDA 应用（cuda00001400006）的 38 次设备关闭和来自 Python 进程的 8 次 - 显示清理模式。24,254 次轮询调用表示来自监控工具的高异步 I/O 活动。零页故障表明所有内存都已正确预分配。零 Xid 错误意味着硬件运行正常。当前打开的 PID 800150（llama-server）在跟踪结束后仍保持活动状态。
运行监控脚本
导航到教程目录并根据你的 GPU 运行适当的监视器。
对于基于 DRM 的 GPU（Intel、AMD、Nouveau） - 通用监控：
对于 NVIDIA 专有驱动：
预期输出：
Tracing DRM GPU scheduler... Hit Ctrl-C to end.
TIME(ms) EVENT JOB_ID RING QUEUED DETAILS
296119090 RUN 12345 gfx 5 hw=2
296120190 COMPLETE 0xffff888...
=== DRM Scheduler Statistics ===
Jobs per ring:
@jobs_per_ring[gfx]: 1523
@jobs_per_ring[compute]: 89
Waits per ring:
@waits_per_ring[gfx]: 12
图形作业占主导地位（1523 对 89 个计算作业）。很少的依赖等待（12）表示良好的管道并行性。对于 Intel GPU，使用 intel_i915.bt。对于 AMD GPU，使用 amd_amdgpu.bt。对于显示时序，使用 drm_vblank.bt。在 GPU 工作负载（游戏、ML 训练、视频编码）期间运行这些脚本以捕获活动模式。
在运行脚本之前验证跟踪点存在于你的系统上：
# 所有 GPU 跟踪点
sudo cat /sys/kernel/debug/tracing/available_events | grep -E '(gpu_scheduler|i915|amdgpu|^drm:)'
局限性：内核追踪 vs GPU 侧可观测性
本教程主要关注内核侧的 GPU 驱动追踪，这为我们提供了作业调度、内存管理和驱动-固件通信的可见性。然而，内核跟踪点存在根本性的局限。当 drm_run_job 触发时，我们知道作业开始在 GPU 硬件上执行，但无法观察到 GPU 内部实际发生了什么。成千上万个并行线程的执行、它们的内存访问模式、分支分化、warp 占用率和指令级行为都是不可见的。这些细节对于理解性能瓶颈至关重要 - 内存合并是否失败、线程分化是否降低了效率，或者共享内存 bank 冲突是否导致执行停顿。
要实现细粒度的 GPU 可观测性，eBPF 程序必须直接在 GPU 上运行。这正是 eGPU 论文和 bpftime GPU 示例所探索的方向。bpftime 将 eBPF 字节码转换为 GPU 可以执行的 PTX 指令，然后在运行时动态修补 CUDA 二进制文件，将这些 eBPF 程序注入到内核入口/出口点。这使得开发者可以观察 GPU 特有的信息，如块索引、线程索引、全局计时器和 warp 级指标。开发者可以在 GPU 内核的关键路径上进行插桩，测量执行行为并诊断内核侧追踪无法触及的复杂性能问题。这种 GPU 内部的可观测性与内核跟踪点互补 - 它们一起提供了从 API 调用通过内核驱动到 GPU 执行的端到端可见性。
总结
GPU 内核跟踪点提供零开销的驱动内部可见性。DRM 调度器的稳定 uAPI 跟踪点跨所有供应商工作，适合生产监控。供应商特定跟踪点暴露详细的内存管理和命令提交管道。bpftrace 脚本演示了跟踪作业调度、测量延迟和识别依赖停顿 - 所有这些对于诊断游戏、ML 训练和云 GPU 工作负载中的性能问题都至关重要。对于超越内核追踪的 GPU 内部可观测性，请探索 bpftime 的 GPU eBPF 能力。
如果你想深入了解 eBPF，请查看我们的教程仓库 https://github.com/eunomia-bpf/bpf-developer-tutorial 或访问我们的网站 https://eunomia.dev/tutorials/。
参考资料
- Linux 内核源码:
/drivers/gpu/drm/ - DRM 调度器:
/drivers/gpu/drm/scheduler/gpu_scheduler_trace.h - Intel i915:
/drivers/gpu/drm/i915/i915_trace.h - AMD AMDGPU:
/drivers/gpu/drm/amd/amdgpu/amdgpu_trace.h - 通用 DRM:
/drivers/gpu/drm/drm_trace.h - 内核跟踪点文档:
Documentation/trace/tracepoints.rst - 教程仓库: https://github.com/eunomia-bpf/bpf-developer-tutorial/tree/main/src/xpu/gpu-kernel-driver
完整的源代码包括所有 bpftrace 脚本和测试用例可在教程仓库中获得。欢迎贡献和问题报告！