Atlas系列硬件: Atlas 200l DK A2 开发者套件; Atlas 200l DK 开发者套件（型号：3000）; 加速模块、加速卡、智能小站、服务器、集群

异构计算架构: CANN社区版; CANN商用版

AI框架: MindSpore; TensorFlow框架模型（社区版）; TensorFlow框架模型（商用版）; PyTorch框架适配

昇腾推理引擎: MindIE

应用使能MindX: MindX DL; MindX Edge; MindX SDK

全流程开发工具: MindStudio

ArithmeticUtilization（cube及vector类型指令耗时和占比）

cube及vector类型指令的cycle占比数据ArithmeticUtilization.csv，建议优化算子逻辑，减少冗余计算指令。

示例仅展示部分参数，详情介绍请参见下表中的字段说明。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

图1 ArithmeticUtilization.csv文件
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关键字段说明如下。

表1 字段说明
字段名	字段解释
block_id	Task运行切分数量，对应Task运行时配置的核数。
sub_block_id	Task运行使用的每个block名称和序号。
aic_time(us)	该Task被分配到每个AI Core计算单元上后，每个AI Core计算单元上的执行时间，单位us。
aic_total_cycles	该Task被分配到每个AI Core计算单元上后，每个AI Core计算单元上的执行的cycle总数。
aiv_time(us)	该Task被分配到每个AI Vector Core计算单元上后，每个AI Vector Core计算单元上的执行时间，单位us。
aiv_total_cycles	该Task被分配到每个AI Vector Core计算单元上后，每个AI Vector Core计算单元上的执行的cycle总数。
此处ArithmeticUtilization性能指标采集项的更多参数解析参见11.9.11-Atlas A3 训练系列产品及...。

Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）

图2 ArithmeticUtilization.csv文件（）
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关键字段说明如下。

表2 字段说明
字段名	字段解释
aic_time(us)	该Task被分配到每个AI Core计算单元上后，每个AI Core计算单元上的执行时间，单位us。
aic_total_cycles	该Task被分配到每个AI Core计算单元上后，每个AI Core计算单元上的执行的cycle总数。
此处ArithmeticUtilization性能指标采集项的更多参数解析参见11.9.11-Atlas 推理系列产品（Asc...。

父主题： msProf性能数据文件