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Ascend PyTorch Profiler性能数据离线解析

当使用Ascend PyTorch Profiler接口采集的性能数据较大时,若在当前环境直接使用on_trace_ready接口进行自动解析,则可能导致资源占用过大出现卡顿,那么可以取消on_trace_ready接口,并通过环境变量ASCEND_WORK_PATH设置落盘目录(例如:export ASCEND_WORK_PATH=xx/xx),在采集完成性能数据后,使用如下方式进行离线解析:

  1. 创建{file_name}.py文件,{file_name}自定义,并编辑如下代码:
    from torch_npu.profiler.profiler import analyse
    
    if __name__ == "__main__":
    	analyse(profiler_path="./result_data", max_process_number=max_process_number)
    表1 参数说明

    参数

    描述

    可选/必选

    profiler_path

    PyTorch性能数据路径。路径格式仅支持由字母、数字和下划线组成的字符串,不支持软链接。指定的目录下保存PyTorch性能数据目录{worker_name}_{时间戳}_ascend_pt。

    必选

    max_process_number

    离线解析最大进程数。取值范围为1~CPU核数,默认为CPU核数的一半。若设置超过该环境的CPU核数,则自动取CPU核数;若设置为非法值,则取默认值CPU核数的一半。

    可选

    离线解析接口支持多性能数据目录并行解析,当性能数据量较大且数据目录较多的情况下,可能因环境内存不足导致解析失败,此时可以通过自定义最大进程数(max_process_number)来控制资源的占用。

  2. 保存文件后执行如下命令解析性能数据:
    python3 {file_name}.py
  3. 解析完成后请参见MindStudio Insight 用户指南进行数据分析。
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