概述

在进行调优之前，需要通过profiling采集性能数据，进行分析来定位问题。在PyTorch层面采集的数据记录了PyTorch框架层面的算子在多次分发中调用栈的耗时信息，可以获取算子耗时信息、算子的input shape、使用的NPU内存等信息。在CANN层面展示的数据分为GE/ACL/RunTime/AI CPU/device等多个模块。

采集并解析性能数据

获取性能数据文件。
```
with torch_npu.npu.profile(profiler_result_path="./result",use_e2e_profiler=True):
     model_train()
```
- profiler_result_path表示profiling结果保存路径，默认为当前路径。
- use_e2e_profiler表示是否开启E2E profiling功能，默认为False，代表仅开启CANN profiling功能，采集CANN层面的数据。
因NPU算子需要编译后才能执行，为保证数据的准确性，建议先运行10个step，在第十个step后再进行E2E profiling操作，并且一般只需要profiling1个或者2个step即可。
```
if step == 11:
   with torch_npu.npu.profile(profiler_result_path="./result",use_e2e_profiler=True):
        model_train()
```
解析性能数据。
使用E2E profiling工具获得的结果为原始数据，需要解析查看。
1. 切换至如图1路径，执行脚本，msprof工具路径请根据实际安装路径修改，完整参数请参见《性能分析工具使用指南》中“性能数据解析与导出”章节。
```
/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/toolkit/tools/profiler/bin/msprof --export=on --output=./ 
```
  --export为导出timeline和summary性能数据开关。--output为性能数据文件导出目录。
  
  图1 原始数据路径
2. 运行完成后，在原始数据路径下生成timeline目录，timeline路径下为解析得到的json格式的性能数据文件。
3. 在Chrome浏览器中输入“chrome://tracing”地址，将json文件拖到空白处打开，通过键盘上的快捷键（w：放大， s：缩小， a：左移， d：右移）进行查看。
  
  该示例分为4个层次，由上到下，第一层MsprofTx为PyTorch框架数据，第二层AscendCL为AscendCL层面数据，第三层Task Scheduler为device上数据，第四层为AI CPU上数据。

（可选）配置E2E高级设置。

E2E profiling工具默认配置获取PyTorch和CANN所有层面数据。获取数据过程会影响性能，若获取数据过多，会导致性能数据不具备参考价值。因此，E2E profiling工具提供了如下可配置选项，用于精细化控制获取部分层面数据。

with torch_npu.npu.profile(profiler_result_path="./results", use_e2e_profiler=True, \
                        config=torch_npu.npu.profileConfig(ACL_PROF_ACL_API=True, \
                        ACL_PROF_TASK_TIME=True, ACL_PROF_AICORE_METRICS=True, \
                        ACL_PROF_AICPU=True, ACL_PROF_L2CACHE=False, \
                        ACL_PROF_HCCL_TRACE=True, ACL_PROF_TRAINING_TRACE=False, \
                        TORCH_CALL_STACK=False, \
                        aiCoreMetricsType=1)):

表1 配置参数说明
参数名称	参数含义	参数说明
ACL_PROF_ACL_API	采集AscendCL接口的性能数据。	默认True。
ACL_PROF_TASK_TIME	采集AI CORE算子的执行时间。	默认True。
ACL_PROF_AICORE_METRICS	采集AI CORE性能指标数据。	默认为True。当值为True时，aicore_metrics入参处配置的性能指标采集项才有效。
ACL_PROF_AICPU	采集AI CPU任务的开始、结束轨迹数据。	默认为True。
ACL_PROF_L2CACHE	采集L2 Cache数据，该数据会导致prof结果膨胀。	默认False。
ACL_PROF_HCCL_TRACE	采集HCCL数据。	默认为True。
ACL_PROF_TRAINING_TRACE	表示迭代轨迹数据，记录模型正向和反向等步骤。	默认为False。
TORCH_CALL_STACK	表示PyTorch框架层的算子调用栈信息。	默认为False。
aiCoreMetricsType	见表2。	默认为1，详情见表2。

表2 aiCoreMetricsType取值和定义说明表
参数取值	相关参数	参数定义	采集项
0	ACL_AICORE_ARITHMETIC_UTILIZATION	各种计算类指标占比统计。	mac_fp16_ratio、mac_int8_ratio、vec_fp32_ratio、vec_fp16_ratio、vec_int32_ratio、vec_misc_ratio。
1	ACL_AICORE_PIPE_UTILIZATION	计算单元和搬运单元耗时占比。	vec_ratio、mac_ratio、scalar_ratio、mte1_ratio、mte2_ratio、mte3_ratio、icache_miss_rate。
2	ACL_AICORE_MEMORY_BANDWIDTH	外部内存读写类指令占比。	ub_read_bw、ub_write_bw、l1_read_bw、l1_write_bw、l2_read_bw、l2_write_bw、main_mem_read_bw、main_mem_write_bw。
3	ACL_AICORE_L0B_AND_WIDTH	内部内存读写类指令占比。	scalar_ld_ratio、scalar_st_ratio、l0a_read_bw、l0a_write_bw、l0b_read_bw、l0b_write_bw、l0c_read_bw、l0c_write_bw。
4	ACL_AICORE_RESOURCE_CONFLICT_RATIO	流水线队列类指令占比。	vec_bankgroup_cflt_ratio、vec_bank_cflt_ratio、vec_resc_cflt_ratio、mte1_iq_full_ratio、mte2_iq_full_ratio、mte3_iq_full_ratio、cube_iq_full_ratio、vec_iq_full_ratio、iq_full_ratio。
5	ACL_AICORE_MEMORY_UB	内部内存读写指令占比。	ub_read_bw_vector、ub_write_bw_vector、ub_read_bw_scalar、ub_write_bw_scalar。
0x FF	ACL_AICORE_NONE	不采集。	无。

分析方法

主要分析流程。
1. 找到“/{profiler_result_path}/timeline”目录下的msprof.json文件，Chrome浏览器中输入“chrome://tracing”地址，将json文件拖到空白处打开，可从该文件中找到耗时较长的接口和等待空隙。
2. 对照算子信息表进行量化分析。
  
  其中，op_statistic.csv文件主要统计同一算子在device上的执行次数、总耗时等数据。op_summary.csv文件主要统计算子执行时间，通过对op_summary.csv文件中的Task Duration字段进行排序，可找到耗时最大算子，除此之外，通过对Task Start Time进行排序，结合timeline数据可找到算子在脚本执行过程中的位置。
框架侧算子与device侧算子连线。这里选取一个样例讲解如下。
1. 对一个模型进行训练，拿到Profiling数据并解析得到msprof.json、op_summary.csv和op_statistic.csv文件。
2. 查看op_statistic.csv文件中算子耗时，发现TransData算子耗时排在第三位。结果如下。
3. 分析msprof.json文件，发现TransData算子经常出现在AxpyWithSoftmaxAndDropOutDoMask算子两侧，由此可推断AxpyWithSoftmaxAndDropOutDoMask算子的输入不符合它需要的格式，因此会自动插入TransData算子进行转换。timeline示意如下。
4. 在op_summary.csv文件中对Task Start Time进行排序，找到排序后的AxpyWithSoftmaxAndDropOutDoMask算子，发现其要求的输入格式为FRACTAL_NZ，但是上一算子输出的格式为FORMAT_ND，因此需要使用TransData算子对格式进行转换。算子信息如下。
5. 继续在msprof.json文件中找到该算子并点击它，在底部的算子详细信息中点击“connect”找到下发算子，如下。
  
  点击后下发算子如下：
6. 点击下发算子（From处），可以看到ACL下发算子的详细信息，如下。
  
  点击下发算子详情页的“connect”，得到框架侧下发算子，如下。
7. 点击该算子，可以看到该算子的详细信息。
  
  通过看框架侧下发算子调用栈call_stack，可以找到瓶颈算子在代码中的位置，然后可进行针对性的优化。相关优化操作可参考格式转换优化。

采集数据说明

PyTorch性能数据采集生成的数据文件汇总如下。各数据文件详细文件介绍请参见《性能分析工具》。

表3 device/timeline目录文件介绍
timeline文件名	说明
msprof*.json	timeline数据总表。对采集到的timeline性能数据按照迭代粒度进行性能展示。
thread_group_*.json	AscendCL，GE，Runtime组件耗时数据。该文件内的各组件数据按照线程（Thread）粒度进行排列，方便查看各线程下各组件的耗时数据。当模型为动态Shape时自动采集并生成该文件。
task_time_*.json	Task Scheduler任务调度信息。
acl_*.json	AscendCL接口耗时数据。
runtime_api_*.json	Runtime接口耗时数据。
task_queue.json	msproftx数据，通过E2E profiling方式采集，需在PyTorch训练脚本内设置“use_e2e_profiler=True”。

表4 host/timeline目录文件介绍
timeline文件名	说明
msprof_tx.json	msproftx timeline数据。对采集到的host msproftx timeline数据按线程进行拼接，并进行数据关联性展示。
msprof*.json	timeline数据总表。对采集到的timeline性能数据按照迭代粒度进行性能展示。

表5 device/summary目录文件介绍
summary文件名	说明
op_summary_*.csv	AI Core和AI CPU算子信息。
op_statistic_*.csv	AI Core和AI CPU算子调用次数及耗时，从算子类型维度找出耗时最大的算子类型。
runtime_api_*.csv	每个runtime api的调用时长。
task_time_*.csv	Task Scheduler的任务调度信息数据。
ge_op_execute_*.csv	算子下发各阶段耗时数据。当模型为动态Shape时自动采集并生成该文件。
acl_*.csv	AscendCL接口的耗时。
acl_statistic_*.csv	AscendCL接口调用次数及耗时。
prof_rule_0.json	调优建议。

表6 host/summary目录文件介绍
summary文件名	说明
pytorch_operator_view.csv	msproftx数据，通过E2E profiling方式采集，需在PyTorch训练脚本内设置“use_e2e_profiler=True”。
msprof_tx.csv	msproftx summary数据。对采集到的host msproftx summary数据按线程进行拼接，并进行数据关联性展示。

E2E Profiling数据采集与分析

概述

采集并解析性能数据

分析方法

采集数据说明