还值得一提的是

HPC工具包(http://hpctoolkit.org/)-开源，适用于并行程序，并具有一个GUI，可通过该GUI以多种方式查看结果英特尔VTune(https://software.intel.com/en-us/vtune)-如果你有英特尔编译器，这很好τ(http://www.cs.uoregon.edu/research/tau/home.php)

我使用过HPCToolkit和VTune，它们在寻找帐篷中的长极点方面非常有效，并且不需要重新编译代码（除了必须在CMake中使用-g-O或RelWithDebInfo类型的内置来获得有意义的输出）。我听说TAU的能力类似。

还值得一提的是

HPC工具包(http://hpctoolkit.org/)-开源，适用于并行程序，并具有一个GUI，可通过该GUI以多种方式查看结果英特尔VTune(https://software.intel.com/en-us/vtune)-如果你有英特尔编译器，这很好τ(http://www.cs.uoregon.edu/research/tau/home.php)

我使用过HPCToolkit和VTune，它们在寻找帐篷中的长极点方面非常有效，并且不需要重新编译代码（除了必须在CMake中使用-g-O或RelWithDebInfo类型的内置来获得有意义的输出）。我听说TAU的能力类似。

如果没有一些选项，运行valgrind--tool=callgrind的答案并不完全。我们通常不希望在Valgrind下描述10分钟的缓慢启动时间，而希望在执行某些任务时描述我们的程序。

这就是我的建议。首先运行程序：

valgrind --tool=callgrind --dump-instr=yes -v --instr-atstart=no ./binary > tmp

现在，当它工作并且我们想要开始评测时，我们应该在另一个窗口中运行：

callgrind_control -i on

这将打开分析。若要关闭并停止整个任务，我们可以使用：

callgrind_control -k

现在，我们在当前目录中有一些名为callgrind.out.*的文件。要查看分析结果，请使用：

kcachegrind callgrind.out.*

我建议在下一个窗口中单击“Self”列标题，否则它会显示“main（）”是最耗时的任务。“Self”显示每个函数本身花费的时间，而不是与依赖项一起花费的时间。

我假设你在使用GCC。标准的解决方案是使用gprof进行分析。

在分析之前，请确保将-pg添加到编译中：

cc -o myprog myprog.c utils.c -g -pg

我还没有尝试过，但我听到了关于谷歌perftools的好消息。这绝对值得一试。

这里有相关问题。

如果gprof不适合您，还有一些流行语：Valgrind、Intel VTune、Sun DTrace。

使用Valgrind、callgrind和kcachegrind：

valgrind --tool=callgrind ./(Your binary)

生成callgrind.out.x。使用kcachegrind读取它。

使用gprof（add-pg）：

cc -o myprog myprog.c utils.c -g -pg 

（对于多线程、函数指针不太好）

使用google perftools：

使用时间采样，可以发现I/O和CPU瓶颈。

英特尔VTune是最好的（出于教育目的免费）。

其他：AMD Codeanalysis（已被AMD CodeXL取代）、OProfile、“perf”工具（apt-get-install-linux工具）

对于单线程程序，您可以使用igprof，The Ignorminous Profiler：https://igprof.org/ .

这是一个采样分析器，沿着。。。长的Mike Dunlavey的回答，它将把结果包装在一个可浏览的调用堆栈树中，用每个函数（无论是累积的还是每个函数）花费的时间或内存进行注释。