性能调优建议

在执行完Profiling数据导出命令“python3 msprof.py export summary -dir xxx”后，会在屏幕打印相关性能调优建议，具体如下：

1. 基于单算子性能数据cube或vector利用率优化建议。

   优化建议原则：

   单算子数据分析时，发现算子满足cube或vector使用率小于预设阈值（80%），cube或vector利用率低，需要提升利用率。

   图1 low vector(cube) compute utilization
   
2. 基于单算子性能数据vec_bankgroup_cflt_ratio或vec_bank_cflt_ratio优化建议。

   优化建议原则：

   单算子数据分析时，发现算子满足vec_bankgroup_cflt_ratio或vec_bank_cflt_ratio使用率大于预设阈值（4%），提示用户bank冲突。

   图2 vector bank group conflict has reached the upper limit
   
3. 基于单算子性能数据memory bound优化建议。

   优化建议原则：

   单算子数据分析时，发现算子满足memory bound大于设定阈值（1），检查数据搬运的burthlength是否较小、是否存在重复搬运。

   图3 low data memory handling efficiency
   
4. 基于单算子性能数据vector bound优化建议。

   优化建议原则：

   单算子数据分析时，发现算子满足vector bound大于设定阈值（1），检查vector指令的repeat是否较小、是否频繁设置vector mask。

   图4 check repeat counts and vector mask
   
5. 基于整网性能数据相邻算子的间隔大于阈值的优化建议。

   优化建议原则：

   根据配置的时间间隔阈值，如果前后两个算子的间隔（上一个算子执行结束到下一个算子执行开始的时间间隔）大于该阈值（10us），即存在等待时间较长的算子。

   图5 task wait time has reached the upper limit
   
6. 基于整网性能数据transData算子数量优化建议。

   优化建议原则：

   存在transData算子，且数量超过设定的阈值（2），需检查是否有使用transData算子的必要性。

   图6 please check and reduce the transData
   
7. 基于整网性能数据aicpu优化建议。

   优化建议原则：

   整网数据分析时，存在aicpu算子，建议优化并去除网络中的aicpu算子。

   图7 check and reduce aicpu operator
   
8. 基于整网性能数据memory_workspace优化建议。

   优化建议原则：

   检测到性能数据memory_workspace中存在不为0的数据，建议优化memory_workspace。

   图8 check and reduce the memory workspace
   
9. 基于慢节点slow node优化建议。

   由于集合通信算子是同步执行的，若集群中存在慢节点，则会由于木桶效应，拖累整个集群的性能。

   优化建议原则：

   计算每个Profiling的数据增强拖尾的平均耗时和所有Profiling目录的数据增强拖尾的平均时间的占比，当占比大于配置的迭代间隙阈值（20%），则识别为慢节点。

   图9 For slow nodes, pay attention to the data preparation phase (threshold: 20%)
   
10. 基于慢链路slow link优化建议。

    若集群中某些链路存在问题，带宽较小，会影响集群通信的时长从而拖累整个集群的性能。

    优化建议原则：

    计算每个Profiling目录下的不同链路类型的带宽占比，当占比大于配置的链路带宽阈值（20%），则识别为慢链路。

    图10 For slow link, pay attention to the data bandwith (threshold: 20%)