# intel-vtune-amd-uprof

Скилл для профилирования процессора: помогает найти горячие функции, разобрать промахи кэша и заторы конвейера через Intel VTune и AMD uProf.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 469 установок · ★ 267
- Автор: mohitmishra786
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/mohitmishra786/low-level-dev-skills/tree/HEAD/skills/profilers/intel-vtune-amd-uprof/SKILL.md
- Обновлён: 2026-06-27
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/intel-vtune-amd-uprof

## Что делает

Скилл ведёт агента по анализу микроархитектуры CPU. Он подсказывает, какой тип сбора запустить: `vtune -collect hotspots` для поиска горячих функций, `microarchitecture-exploration` для IPC и заторов конвейера, `memory-access` для промахов кэша и пропускной способности DRAM. Для AMD-процессоров есть бесплатная альтернатива — `AMDuProfCLI collect --config assess` и `--config memory`.

Внутри — таблица метрик с ориентирами: IPC выше 2.0, доля Retiring выше 70%, Bad Speculation меньше 5%. Есть разбор top-down методологии: Front-End Bound, Back-End Bound, Memory Bound по уровням L1–L3 и DRAM. Отдельный раздел про roofline model — сравнение достигнутой производительности с пиком железа, плюс `likwid-perfctr` для ручного сбора FLOPS и пропускной способности памяти.

Чтобы символы в отчёте были читаемыми, программу надо собрать с отладочной информацией: `gcc -O2 -g`. Без неё VTune покажет адреса вместо имён функций, и разбирать горячие точки будет нечем. Сам VTune Profiler ставится отдельно, скилл его не устанавливает.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill intel-vtune-amd-uprof -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/intel-vtune-amd-uprof/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/intel-vtune-amd-uprof/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill intel-vtune-amd-uprof -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/intel-vtune-amd-uprof/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill intel-vtune-amd-uprof -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/intel-vtune-amd-uprof/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install mohitmishra786/low-level-dev-skills intel-vtune-amd-uprof
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/intel-vtune-amd-uprof/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill intel-vtune-amd-uprof -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/mohitmishra786/low-level-dev-skills --path skills/profilers/intel-vtune-amd-uprof
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/intel-vtune-amd-uprof/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill intel-vtune-amd-uprof -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/mohitmishra786/low-level-dev-skills/tree/HEAD/skills/profilers/intel-vtune-amd-uprof/SKILL.md

## Когда брать
- найти функцию, которая съедает больше всего времени
- понять, почему код тормозит при хорошем попадании в кэш
- посчитать IPC и долю циклов на ожидание памяти
- сравнить достигнутый FLOPS с пиком процессора по roofline
- разобрать промахи L1–L3 и упор в пропускную способность DRAM

## Примеры запросов агенту
- профилируй мою программу через VTune и покажи горячие функции
- почему у меня хороший cache hit rate, а код всё равно медленный
- собери microarchitecture-exploration и объясни, где заторы конвейера

## Похожие
- [memory-leak-detection](https://affpapa.org/nevibecode/skills/memory-leak-detection.md) — скилл · 580 установок
- [java-performance](https://affpapa.org/nevibecode/skills/java-performance.md) — скилл · 482 установки
- [161-java-profiling-detect](https://affpapa.org/nevibecode/skills/161-java-profiling-detect.md) — скилл · 337 установок
- [golang-performance](https://affpapa.org/nevibecode/skills/golang-performance.md) — скилл · 41900 установок
- [golang-benchmark](https://affpapa.org/nevibecode/skills/golang-benchmark.md) — скилл · 39500 установок
- [python-performance-optimization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/python-performance-optimization.md) — скилл · 35675 установок

Из того же набора: [mohitmishra786/low-level-dev-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/mohitmishra786/low-level-dev-skills.md) — 62 карточки

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md