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昇腾小AI

局部采集Profiling数据

开发者可通过compat.v1模块调用TF Adapter 1.x中的Profiler类,从而实现局部采集性能数据的功能,即仅Profiler类作用域下的命令才会开启性能数据采集功能。

关于Profiler类的详细介绍可参见Profiler构造函数

下面介绍如何通过compat.v1模块调用TF Adapter 1.x的Profiler类实现采集局部性能数据的功能。

  1. 引入Profiler类。
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    import npu_device
    from npu_device.compat.v1.npu_init import *
    npu_device.compat.enable_v1()
    
  2. 通过with语句调用Profiler类,并将需要做性能数据采集的操作包含在Profiler类的作用域内。
    如下是一段简单的示例代码片段,此代码片段构造了一个包含add算子的图,并在session中执行此图。其中sess.run(add, ...)函数在Profiler的作用域内,所以会执行L1级别的性能数据采集,并统计各种计算类指标占比统计,性能采集数据存储区在当前脚本执行路径下。
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    a = tf.placeholder(tf.int32, (None,None))
    b = tf.constant([[1,2],[2,3]], dtype=tf.int32, shape=(2,2))
    c = tf.placeholder(tf.int32, (None,None))
    add = tf.add(a, b)
    
    with tf.compat.v1.Session(config=session_config, graph=g) as sess:
      with profiler.Profiler(level="L1", aic_metrics="ArithmeticUtilization", output_path = "./"):
        result=sess.run(add, feed_dict={a: [[-20, 2],[1,3]],c: [[1],[-21]]})
    

    当前,开发者可以采集指定step的性能数据,只需要将指定的step操作定义在相应的Proflier作用域内即可,如下所示:

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    a=tf.placeholder(tf.int32, (None,None))
    b=tf.constant([[1,2],[2,3]], dtype=tf.int32, shape=(2,2))
    c = tf.placeholder(tf.int32, (None,None))
    d = tf.constant([[1,2],[2,3]], dtype=tf.int32, shape=(2,2))
    add1 = tf.add(a, b)
    add2 = tf.add(c, d)
    add3 = tf.add(add1, add2)
    
    with tf.compat.v1.Session(config=session_config, graph=g) as sess:
      with profiler.Profiler(level="L1", aic_metrics="PipeUtilization", output_path = "/home/test/profiling_data"):
        for i in range(2):
          result=sess.run(add1, feed_dict={a: [[-20],[1]]})
      with profiler.Profiler(level="L1", aic_metrics="ArithmeticUtilization", output_path = "/home/test/profiling_data"):
        for i in range(4):
          result=sess.run(add3, feed_dict={a: [[-20, 2],[1,3]],c: [[1],[-21]]})
    

    使用Profiler类时需要注意以下约束:

    • Profiler类需要通过with语句调用,性能数据采集功能会在对应的作用域内生效。
    • Profiler类仅支持session模式调用。
    • Profiler类不能嵌套使用。

      如下所示,是错误的调用方法。

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      with profiler.Profiler(level="L1", aic_metrics="ArithmeticUtilization", output_path = "./"):
        with profiler.Profiler(level="L1", aic_metrics="ArithmeticUtilization", output_path = "./"):
          sess.run(add)
      
    • Profiler类不能与“global_options > Profiling”中的配置项“enable_profiling”、“profiling_config”以及环境变量“PROFILING_MODE”、“PROFILING_OPTIONS”同时使用,关于环境变量的详细说明可参见环境变量参考
    • Profiler类不支持多线程调用。
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