参见《PyTorch 模型迁移和训练指南》中“性能调优 > Profiling数据采集及分析 > （推荐）Ascend PyTorch Profiler数据采集与分析”，Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。
集群分析工具（cluster_analysis）是在集群场景下，通过此工具来进行集群数据的分析，当前主要对基于通信域的迭代内耗时分析、通信时间分析以及通信矩阵分析为主，从而定位慢卡、慢节点以及慢链路问题。
性能比对工具（compare_tools）支持比较GPU与NPU之间、NPU与NPU之间的性能差异，通过对训练耗时和内存占用的比对分析，定位到具体劣化的算子，帮助用户提升性能调优的效率。工具将训练耗时拆分为计算、通信、调度三大维度，并针对计算和通信分别进行算子级别的比对；将训练占用的总内存，拆分成算子级别的内存占用进行比对。