Chapter 679. 로봇 소프트웨어 성능 분석 (Robot Software Performance Analysis)

• Chapter 679. 로봇 소프트웨어 성능 분석 (Robot Software Performance Analysis)

• 679.1로봇 소프트웨어 성능 분석 개요

• 679.2로봇 소프트웨어 성능 분석의 중요성

• 679.3성능 분석 목표와 요구사항 정의

• 679.4성능 메트릭 분류 체계

• 679.5성능 분석 방법론 개요

• 679.6성능 분석 워크플로우

• 679.7성능 벤치마킹 전략

• 679.8성능 기준선(Baseline) 수립

• 679.9CPU 프로파일링 개요

• 679.10CPU 사용률 측정과 분석

• 679.11CPU 핫스팟(Hotspot) 식별

• 679.12CPU 캐시 미스(Cache Miss) 분석

• 679.13CPU 분기 예측 실패(Branch Misprediction) 분석

• 679.14CPU 파이프라인 스톨(Pipeline Stall) 분석

• 679.15명령어 수준 병렬성(ILP) 분석

• 679.16perf 도구 개요

• 679.17perf stat 기반 하드웨어 카운터 수집

• 679.18perf record 기반 샘플링 프로파일링

• 679.19perf report 기반 프로파일 분석

• 679.20perf annotate 기반 소스 코드 수준 분석

• 679.21perf top 기반 실시간 모니터링

• 679.22perf sched 기반 스케줄링 분석

• 679.23perf mem 기반 메모리 접근 분석

• 679.24perf c2c 기반 캐시 공유 분석

• 679.25Flame Graph 시각화 기법

• 679.26Flame Graph 생성 도구 활용

• 679.27역 Flame Graph(Inverted Flame Graph) 분석

• 679.28차등 Flame Graph(Differential Flame Graph) 분석

• 679.29gprof 기반 프로파일링

• 679.30gperftools(Google Performance Tools) 활용

• 679.31Callgrind 기반 호출 그래프 프로파일링

• 679.32KCachegrind 기반 호출 그래프 시각화

• 679.33Intel VTune Profiler 활용

• 679.34AMD μProf 활용

• 679.35ARM Streamline 활용

• 679.36메모리 프로파일링 개요

• 679.37메모리 사용량 측정과 분석

• 679.38힙(Heap) 메모리 프로파일링

• 679.39스택(Stack) 메모리 프로파일링

• 679.40메모리 단편화(Fragmentation) 분석

• 679.41Massif 기반 힙 프로파일링

• 679.42ms_print 기반 Massif 결과 분석

• 679.43Massif-Visualizer 기반 시각화

• 679.44jemalloc 기반 메모리 할당 분석

• 679.45tcmalloc 기반 메모리 할당 분석

• 679.46메모리 할당자(Allocator) 성능 비교

• 679.47커스텀 메모리 할당자 성능 분석

• 679.48메모리 풀(Memory Pool) 성능 분석

• 679.49메모리 매핑(mmap) 성능 분석

• 679.50/proc/meminfo 기반 시스템 메모리 분석

• 679.51/proc/[pid]/smaps 기반 프로세스 메모리 분석

• 679.52pmap 기반 프로세스 메모리 매핑 분석

• 679.53실시간 성능 분석 개요

• 679.54실시간 지연(Latency) 측정 방법론

• 679.55결정론적 실행 시간(Deterministic Execution Time) 분석

• 679.56최악 실행 시간(WCET) 분석

• 679.57평균 실행 시간(ACET) 분석

• 679.58실행 시간 분포(Execution Time Distribution) 분석

• 679.59지터(Jitter) 측정과 분석

• 679.60cyclictest 기반 실시간 지연 측정

• 679.61rt-tests 도구 모음 활용

• 679.62hwlatdetect 기반 하드웨어 지연 검출

• 679.63osnoise 기반 운영체제 잡음 측정

• 679.64실시간 스케줄링 정책 성능 분석

• 679.65SCHED_FIFO 성능 특성 분석

• 679.66SCHED_RR 성능 특성 분석

• 679.67SCHED_DEADLINE 성능 특성 분석

• 679.68CPU 선점(Preemption) 지연 분석

• 679.69인터럽트 지연(IRQ Latency) 분석

• 679.70컨텍스트 스위칭(Context Switching) 비용 분석

• 679.71CPU 코어 격리(CPU Isolation) 기반 성능 최적화

• 679.72CPU 어피니티(CPU Affinity) 설정과 분석

• 679.73NUMA 아키텍처 성능 분석

• 679.74ftrace 기반 실시간 성능 트레이싱

• 679.75ftrace function_graph 실행 시간 측정

• 679.76ftrace irqsoff 추적기 활용

• 679.77ftrace preemptoff 추적기 활용

• 679.78ftrace wakeup 추적기 활용

• 679.79trace-cmd 기반 트레이싱 자동화

• 679.80kernelshark 기반 트레이스 시각화 분석

• 679.81LTTng 기반 성능 트레이싱 개요

• 679.82LTTng 커널 트레이스 포인트 분석

• 679.83LTTng 사용자 공간 트레이스 포인트 분석

• 679.84ros2_tracing 기반 ROS2 성능 분석

• 679.85ros2_tracing 콜백 실행 시간 분석

• 679.86ros2_tracing 메시지 전달 지연 분석

• 679.87ros2_tracing 실행기(Executor) 성능 분석

• 679.88ros2_tracing 타이머 정확도 분석

• 679.89Babeltrace2 기반 트레이스 데이터 처리

• 679.90TraceCompass 기반 트레이스 시각화

• 679.91TraceCompass 커스텀 분석 뷰 생성

• 679.92ROS2 통신 성능 분석 개요

• 679.93ROS2 토픽 처리량(Throughput) 분석

• 679.94ROS2 토픽 지연 시간(Latency) 분석

• 679.95ROS2 서비스 응답 시간 분석

• 679.96ROS2 액션 실행 시간 분석

• 679.97ROS2 메시지 직렬화/역직렬화 성능 분석

• 679.98ROS2 QoS 정책별 성능 비교

• 679.99ROS2 DDS 구현체별 성능 비교

• 679.100Fast DDS 성능 특성 분석

• 679.101Cyclone DDS 성능 특성 분석

• 679.102Connext DDS 성능 특성 분석

• 679.103Zenoh 기반 통신 성능 분석

• 679.104ROS2 제로 카피(Zero-Copy) 통신 성능 분석

• 679.105ROS2 프로세스 내 통신(Intra-Process Communication) 성능 분석

• 679.106ROS2 공유 메모리(Shared Memory) 통신 성능 분석

• 679.107ROS2 대역폭(Bandwidth) 분석

• 679.108ROS2 네트워크 오버헤드 분석

• 679.109ROS2 실행기(Executor) 성능 분석 개요

• 679.110SingleThreadedExecutor 성능 분석

• 679.111MultiThreadedExecutor 성능 분석

• 679.112StaticSingleThreadedExecutor 성능 분석

• 679.113EventsExecutor 성능 분석

• 679.114커스텀 실행기 성능 분석

• 679.115콜백 그룹 성능 영향 분석

• 679.116I/O 성능 분석 개요

• 679.117디스크 I/O 성능 측정

• 679.118iotop 기반 I/O 모니터링

• 679.119iostat 기반 I/O 통계 분석

• 679.120blktrace 기반 블록 I/O 트레이싱

• 679.121네트워크 I/O 성능 측정

• 679.122iperf3 기반 네트워크 대역폭 측정

• 679.123netstat/ss 기반 네트워크 연결 분석

• 679.124nload 기반 네트워크 트래픽 모니터링

• 679.125시리얼 통신 성능 분석

• 679.126CAN 버스 통신 성능 분석

• 679.127EtherCAT 통신 성능 분석

• 679.128GPU 성능 분석 개요

• 679.129NVIDIA GPU 성능 프로파일링

• 679.130nvidia-smi 기반 GPU 모니터링

• 679.131NVIDIA Nsight Systems 활용

• 679.132NVIDIA Nsight Compute 활용

• 679.133CUDA 프로파일링 기법

• 679.134cuDNN 성능 분석

• 679.135TensorRT 추론 성능 분석

• 679.136GPU 메모리 사용량 분석

• 679.137GPU 점유율(Occupancy) 분석

• 679.138GPU 커널 실행 시간 분석

• 679.139OpenCL 성능 분석

• 679.140Vulkan Compute 성능 분석

• 679.141인지(Perception) 파이프라인 성능 분석

• 679.142객체 검출 추론 시간 분석

• 679.143세그멘테이션 추론 시간 분석

• 679.144포인트 클라우드 처리 시간 분석

• 679.145이미지 전처리 성능 분석

• 679.146모델 최적화 전후 성능 비교

• 679.147배치 크기(Batch Size) 영향 분석

• 679.148입력 해상도 영향 분석

• 679.149인지 파이프라인 종단 간 지연 분석

• 679.150경로 계획 성능 분석

• 679.151글로벌 경로 계획 시간 분석

• 679.152로컬 경로 계획 시간 분석

• 679.153코스트맵 갱신 시간 분석

• 679.154장애물 회피 반응 시간 분석

• 679.155경로 재계획 시간 분석

• 679.156제어 루프 성능 분석

• 679.157제어 루프 주기 안정성 분석

• 679.158제어 루프 실행 시간 분석

• 679.159제어 명령 지연 분석

• 679.160액추에이터 응답 시간 분석

• 679.161위치 추정 성능 분석

• 679.162위치 추정 갱신 주기 분석

• 679.163위치 추정 처리 시간 분석

• 679.164센서 융합 처리 시간 분석

• 679.165SLAM 성능 분석

• 679.166SLAM 프론트엔드 처리 시간 분석

• 679.167SLAM 백엔드 최적화 시간 분석

• 679.168루프 클로저 검출 시간 분석

• 679.169맵 저장 및 로딩 시간 분석

• 679.170시스템 수준 성능 분석 개요

• 679.171시스템 자원 모니터링

• 679.172top/htop 기반 프로세스 모니터링

• 679.173vmstat 기반 가상 메모리 통계 분석

• 679.174mpstat 기반 CPU 사용률 분석

• 679.175pidstat 기반 프로세스 수준 통계 분석

• 679.176sar 기반 시스템 활동 리포트

• 679.177dstat 기반 시스템 자원 통계 분석

• 679.178sysstat 기반 장기 성능 데이터 수집

• 679.179cgroups 기반 자원 제한과 모니터링

• 679.180전력 소비 성능 분석

• 679.181CPU 전력 소비 측정

• 679.182GPU 전력 소비 측정

• 679.183시스템 전력 프로파일링

• 679.184powertop 기반 전력 분석

• 679.185전력 대비 성능(Performance per Watt) 분석

• 679.186배터리 소모율 분석

• 679.187열 관리(Thermal Management) 성능 영향 분석

• 679.188성능 최적화 기법 개요

• 679.189알고리즘 최적화 기법

• 679.190데이터 구조 최적화 기법

• 679.191메모리 접근 패턴 최적화

• 679.192캐시 친화적(Cache-Friendly) 프로그래밍

• 679.193SIMD 벡터화 최적화

• 679.194멀티스레딩 병렬화 최적화

• 679.195락 프리(Lock-Free) 자료구조 활용

• 679.196대기 프리(Wait-Free) 자료구조 활용

• 679.197메모리 풀(Memory Pool) 최적화

• 679.198객체 풀(Object Pool) 최적화

• 679.199컴파일러 최적화 옵션 분석

• 679.200링크 시간 최적화(LTO) 분석

• 679.201프로파일 기반 최적화(PGO) 분석

• 679.202임베디드 플랫폼 성능 분석

• 679.203Jetson 플랫폼 성능 분석

• 679.204Raspberry Pi 플랫폼 성능 분석

• 679.205ARM Cortex 프로세서 성능 분석

• 679.206RISC-V 프로세서 성능 분석

• 679.207FPGA 가속 성능 분석

• 679.208엣지 TPU 성능 분석

• 679.209Neural Processing Unit(NPU) 성능 분석

• 679.210성능 회귀(Regression) 분석

• 679.211성능 회귀 검출 자동화

• 679.212성능 벤치마크 CI 통합

• 679.213성능 추세 모니터링

• 679.214성능 회귀 원인 분석 기법

• 679.215성능 모니터링과 관측 가능성

• 679.216Prometheus 기반 성능 메트릭 수집

• 679.217Grafana 기반 성능 대시보드

• 679.218InfluxDB 기반 시계열 성능 데이터 저장

• 679.219커스텀 성능 메트릭 정의

• 679.220alerting 기반 성능 이상 경보

• 679.221성능 분석 보고서 작성

• 679.222성능 프로파일 결과 해석 방법론

• 679.223성능 분석 보고서 템플릿

• 679.224성능 개선 권고사항 작성

• 679.225성능 분석 결과 시각화 기법

• 679.226PlotJuggler 기반 성능 데이터 시각화

• 679.227Matplotlib 기반 성능 그래프 생성

• 679.228성능 벤치마크 표준

• 679.229ROS2 성능 벤치마크 도구

• 679.230apex_test_tools 활용

• 679.231performance_test 패키지 활용

• 679.232iPerf 기반 네트워크 벤치마크

• 679.233sysbench 기반 시스템 벤치마크

• 679.234로봇 소프트웨어 성능 분석 모범 사례 요약