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。可在采集进程内（aclprofStart接口、aclprofStop接口之间）调用如下两种接口开启记录应用程序执行期间特定事件发生的时间跨度，并写入性能数据文件，再使用msprof工具解析该文件，并导出展示性能分析数据：
  • mstx API（MindStudio Tools Extension API）接口介绍和示例代码请参见详细操作请参见mstx API参考。
  • Profiling AscendCL API扩展接口（统称为msproftx接口）详细操作请参见Profiling性能数据采集。
• 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。