使用前准备

约束

• 性能数据采集时间建议在5min以内，同时推荐用户设置的内存大小在20G以上（例如容器配置：docker run --memory=20g 容器名）。
• 请确保性能数据保存在不含软链接的当前用户目录下，否则可能引起安全问题。

环境准备

• 请参考环境准备，完成相关环境变量的配置。
• 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。

仿真调优配置

• 使用msProf工具进行算子仿真调优之前，需执行如下命令配置环境变量。

  export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest/tools/simulator/Ascendxxxyy/lib:$LD_LIBRARY_PATH 

  请根据CANN软件包实际安装路径和昇腾AI处理器的型号对以上环境变量进行修改。

• 算子代码的编译选项需添加 -g，使能代码调用栈和热点图功能。
  • 编辑算子工程op_kernel目录下的CMakeLists.txt文件，可参考创建算子工程。

    add_ops_compile_options(ALL OPTIONS -g)

  • 编辑样例工程目录下的“cmake/npu/CMakeLists.txt”文件，单击LINK参考核函数开发和运行验证的完整样例。

    target_compile_options(${smoke_testcase}_npu PRIVATE
        -g
        -std=c++17
    )

• 仿真器仅支持单卡场景，如果需要配置设备号（deviceid），需要修改为0。
• 8.0.RC2及后续版本的CANN支持了Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品仿真器的配置线程提速以及L2Cache仿真增强，可以参照如下配置进行修改：
  • 可以通过配置config_stars.json实现仿真器多线程提速，Ascendxxxyy_model.toml文件的路径为${INSTALL_DIR}/tools/simulator/Ascendxxxyy/lib/Ascendxxxyy_model.toml。

    [pem]
    # Ascendxxxyy cfg
    default_pem_cfg = "./pem_config_cloud.toml"
    default_pv_cfg = "./ Ascendxxxyy _pv.toml"
    parinit = 1
    parsim = 1
    parsim_thd_limit = 24
    parsim_mode = 0
    lazy_init = 0
    pv_acc_mode = 0 

  • 可以通过配置config.json实现L2Cache仿真增强，pem_config_cloud.toml文件的路径为${INSTALL_DIR}/tools/simulator/Ascendxxxyy/lib/pem_config_cloud.toml。

    [L2CACHE]
        cache_enable                = 1
        cache_set_size              = 24
        cache_way_size              = 16384
        cache_line_size             = 512
        cache_read_latency          = 241
        cache_write_latency         = 96