Roofline分析图可构建出芯片的性能模型，然后利用该性能模型快速评估出算子的理论性能极限，帮助开发者快速识别瓶颈类型。
- 若要使用MindStudio Insight进行查看时，需要单独安装MindStudio Insight软件包，具体下载链接请参见《MindStudio Insight 用户指南》的“安装与卸载”章节。
- MindStudio Insight具体操作请参考《MindStudio Insight 用户指南》的“算子调优 > 详情（Details）”章节。
- 将visualize_data.bin文件导入MindStudio Insight的具体操作请参考《MindStudio Insight 用户指南》的“导入性能数据”章节。
通过msprof op生成的visualize_data.bin文件可导入MindStudio Insight进行可视化呈现，并针对不同的硬件以及算子类型会生成不同的Roofline分析视图。
- Atlas 推理系列产品的Roofline分析图中仅有内存单元视图。
图1 Atlas 推理系列产品Roofline分析图
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品根据算子类型不同而产生不同的视图，具体请参见表1。
图2 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品Roofline分析图
Roofline分析视图分析算子的性能利用率，并提供以下客观分析结果：
- 算子性能利用率大于80%时，按照所在区域进行提示，有以下两种情况。
- Compute Bound：计算瓶颈。
- Memory Bound：内存瓶颈。
- 算子性能利用率小于80%，Bound类型为Latency Bound，有以下三种情况：
- 若最大的pipeline ratio小于80%，提示latency bound:pipeline caused。
- 若最大的pipeline ratio大于80%，需识别最大pipeline ratio的类型。
- 若最大pipeline ratio的类型是compute pipeline (cube ratio、vector ratio、scalar ratio)，提示latency bound:compute caused。
- 若最大pipeline ratio的类型是memory pipeline(mte1 ratio、mte2 ratio、mte3 ratio)，提示latency bound:memory caused。