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Manual de Referencia: ferro

Ferro — Perfilador de Rendimiento Algorítmico, Caché y Contadores de Hardware en C

Ferro — Perfilador de Rendimiento Algorítmico, Caché y Contadores de Hardware en C


1. Propósito y Filosofía Pedagógica

La herramienta ferro forma parte del ecosistema oficial de software de la cátedra. Su diseño sigue principios pedagógicos rigurosos:

  1. Evidencia Técnica Directa: Todo diagnóstico se fundamenta en la norma ISO C (C11/C23), en el modelo de memoria del sistema o en convenciones arquitectónicas formales.

  2. Acción Correctiva Concreta: Cada advertencia incluye la prescripción técnica inmediata para resolver el defecto sin recurrir a conjeturas.

  3. Autonomía del Estudiante: Facilita la autoevaluación local antes de la entrega final del trabajo práctico.

  4. Objetividad Docente: Estandariza la corrección automática removiendo discrepancias subjetivas en la evaluación.


2. Instalación y Verificación del Entorno

2.1 Requisitos Previos del Sistema

Instalá los paquetes del sistema requeridos según tu distribución o entorno:

Ubuntu / Debian
Arch Linux / Manjaro
Fedora / RHEL
macOS (Homebrew)
Windows (MSYS2 / WSL2)

sudo apt update && sudo apt install -y
build-essential
gcc
gdb
valgrind
clang-format
libclang-dev
bubblewrap
typst
graphviz
python3-pip
python3-venv


2.2 Métodos de Instalación de ferro

Podés instalar ferro mediante cualquiera de los siguientes métodos estándar:

uv tool (Recomendado)
pip / venv
pipx

Instalación aislada de alta velocidad con uv

uv tool install . --editable

O instalar todo el ecosistema de herramientas de la cátedra en lote:

source ./install_tools.sh


2.3 Autocompletado en la Shell

La interfaz CLI de ferro cuenta con autocompletado nativo para comandos, flags y archivos. Para configurarlo permanentemente en tu shell:

# Configuración automática en Bash / Zsh / Fish
ferro --install-completion

# Para cargar el autocompletado en la sesión actual de inmediato:
source ./install_tools.sh

2.4 Verificación del Entorno con doctor

Toda herramienta del ecosistema cuenta con el subcomando unificado doctor. Ejecutalo para auditar el estado del entorno:

ferro doctor
Comprobaciones Ejecutadas por el Diagnóstico:
Matriz de Resolución de Problemas:
Síntoma / Alerta de doctorCausa RaízAcción Correctiva
❌ gcc / clang no encontradoToolchain C faltanteInstalá build-essential o base-devel.
❌ bwrap permisos insuficientesUser namespaces desactivadosHabilitá sysctl kernel.unprivileged_userns_clone=1.
❌ typst no disponibleMotor de PDF faltanteDescargá Typst vía cargo install typst-cli o gestor de paquetes.
❌ gdb no respondeGDB sin interfaz MI/PythonReinstalá gdb completo desde el repositorio oficial.

3. Referencia Completa de Comandos CLI

A continuación se detallan los subcomandos principales disponibles en ferro:

Sintaxis del ComandoDescripción y Efecto
ferro profile -- ./bin/programaMide ciclos, tiempo de CPU y fallos de caché durante la ejecución.
ferro compare --bin1 ./bin/opt --bin2 ./bin/naiveCompara el rendimiento de dos algoritmos lado a lado.
ferro cache-sim -- ./bin/matriz_multSimula el comportamiento de las líneas de caché L1 (64 bytes).
ferro doctorVerifica soporte de contadores de hardware perf o valgrind --tool=cachegrind.

4. Tutorial Paso a Paso con Ejemplos Reales

Caso de Estudio

Considerá el siguiente fragmento de código representativo:

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#define N 1024
int matriz[N][N];

// Recorrido por filas (Cache-Friendly: acceso contiguo)
void recorrido_filas(void) {
    for (int i = 0; i < N; i++)
        for (int j = 0; j < N; j++)
            matriz[i][j] = 1;
}

// Recorrido por columnas (Cache-Unfriendly: saltos de N * 4 bytes)
void recorrido_columnas(void) {
    for (int j = 0; j < N; j++)
        for (int i = 0; i < N; i++)
            matriz[i][j] = 1;
}

Ejecución de la Herramienta

Ejecutá el análisis desde tu terminal:

ferro profile -- ./bin/programa

Salida Obtenida en Consola

PERFIL FERRO: recorrido_filas vs recorrido_columnas (N = 1024)
┌──────────────────────────┬────────────────────┬────────────────────┬───────────┐
│ Métrica                  │ Recorrido Filas    │ Recorrido Columnas │ Ganancia  │
├──────────────────────────┼────────────────────┼────────────────────┼───────────┤
│ Tiempo de CPU            │ 1.82 ms            │ 14.30 ms           │ 7.85x     │
│ Fallos de Caché L1 (D1)  │ 16,384 (1.5%)      │ 1,048,576 (99.8%)  │ 64.0x     │
│ Instrucciones / Ciclo    │ 2.45 IPC           │ 0.38 IPC           │ 6.44x     │
└──────────────────────────┴────────────────────┴────────────────────┴───────────┘

5. Ejercicios Prácticos y Desafíos

Practicá el uso avanzado de ferro resolviendo los siguientes ejercicios:


6. Integración en el Flujo de Trabajo y Makefile

Para incorporar ferro de forma automática a tu flujo de desarrollo, agregá la siguiente regla en el Makefile de tu proyecto:

check-ferro:
	@echo "=== Ejecutando verificación con ferro ==="
	ferro check src/ include/

.PHONY: check-ferro

Ejecutá make check-ferro antes de cada commit para mantener que tu código conserve el estado de aprobación.


7. Arquitectura Interna y Mecanismo Técnico

La herramienta ferro implementa un motor de alta precisión basado en:


8. Integración y Conexión con el Ecosistema

Diagrama de Flujo e Interoperabilidad

Matriz de Intercambio de Datos

CanalHerramientas ConectadasTipo de Datos Transferidos
Entradas (Inputs)- Binarios compilados con símbolos de depuraciónCódigo fuente, AST, binarios, testcases, contratos
Salidas (Outputs)- brett (evaluación de structs)

Pipeline de Integración Recomendado

Podés encadenar ferro con otras herramientas del ecosistema en una única línea de comando:

# Pipeline de integración típico
ferro profile -- ./bin/algoritmo_opt

9. Extensión, Desarrollo de Plugins y API Python

Para crear tus propias reglas, conectores de evaluación o integrar ferro programáticamente en pipelines de CI/CD: