aclprofCreateConfig

deviceIdList

输入

Device ID列表。须根据实际环境的Device ID配置。

deviceNums

输入

Device的个数。需由用户保证deviceIdList中的Device个数与deviceNums参数值一致，否则可能会导致后续业务异常。

aicoreMetrics

输入

表示AI Core性能指标采集项。

aicoreEvents

输入

表示AI Core事件，目前配置为NULL。

dataTypeConfig

输入

用户选择如下多个宏进行逻辑或（例如：ACL_PROF_ACL_API | ACL_PROF_AICORE_METRICS），作为dataTypeConfig参数值。每个宏表示某一类性能数据，详细说明如下：

• ACL_PROF_ACL_API：表示采集AscendCL接口的性能数据，包括Host与Device之间、Device间的同步异步内存复制时延等。
• ACL_PROF_TASK_TIME：采集算子下发耗时、算子执行耗时数据以及算子基本信息数据，提供更全面的性能分析数据。
• ACL_PROF_TASK_TIME_L0：采集算子下发耗时、算子执行耗时数据。与ACL_PROF_TASK_TIME相比，由于不采集算子基本信息数据，采集时性能开销较小，可更精准统计相关耗时数据。
• ACL_PROF_OP_ATTR：控制采集算子的属性信息，当前仅支持aclnn算子。
• ACL_PROF_AICORE_METRICS：表示采集AI Core性能指标数据，逻辑或时必须包括该宏，aicoreMetrics入参处配置的性能指标采集项才有效。
• ACL_PROF_TASK_MEMORY：控制CANN算子的内存占用情况采集开关，用于优化内存使用。单算子场景下，按照GE组件维度和算子维度采集算子内存大小及生命周期信息（单算子API执行方式不采集GE组件内存）；静态图和静态子图场景下，在算子编译阶段按照算子维度采集算子内存大小及生命周期信息。
• ACL_PROF_AICPU：表示采集AI CPU任务的开始、结束数据。
• ACL_PROF_L2CACHE：表示采集L2 Cache数据（Atlas 200/300/500 推理产品不支持）。
• ACL_PROF_HCCL_TRACE：控制HCCL数据采集开关。
• ACL_PROF_MSPROFTX：获取用户和上层框架程序输出的性能数据。需要先在应用程序脚本中添加Profiling AscendCL API for Extension（Profiling AscendCL API扩展接口）。
• ACL_PROF_TRAINING_TRACE：控制迭代轨迹数据采集开关。
• ACL_PROF_RUNTIME_API：控制runtime api性能数据采集开关。