工具使用

msprof op

1. 登录运行环境，使用msprof op 可选参数 app [arguments]格式开启算子上板调优，可选参数的具体情况请参考表2。具体命令示例如下：

   msprof op --output=/home/projects/output /home/projects/MyApp/out/main    // --output为可选参数  /home/projects/MyApp/out/main为使用的app 

2. 通过以下两种方式执行算子调优：
   • 基于可执行文件，以add_custom_npu为例。
     示例一：

     msprof op ./add_custom_npu

     示例二：

     msprof op --aic-metrics=<select_metrics> --output=./output_data ./add_custom_npu 

   • 基于输入算子二进制文件*.o的配置文件.json。

     msprof op --config=./add_test.json --aic-metrics=<select_metrics> --output=./output_data

3. 命令完成后，会在默认路径或指定的“--output”目录下生成以“OPPROF_{timestamp}_XXX”命名的文件夹，在“--aic-metrics”全部开启时，结构示例如下：
   • 采集多卡多算子的场景。

     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

     └──OPPROF_{timestamp}_XXX ├── device0 // 运行时使用昇腾AI处理器的ID └── device1 ├── OpName0 // OpName0为采集算子名称 │ ├── 0 // 表示算子调度顺序 │ │ ├──dump // 与单算子含义一致，存放过程件的文件夹 │ │ └──xxx_yyy.csv //xxx代表该算子生成的指标种类名，例如L2Cache，具体指标种类可参考中的csv文件介绍，yyy为csv文件的时序后缀，例如L2Cache_20240603022812284.csv │ │ └──visualize_data.bin ├── OpName1 │ ├── 0 │ │ ├──dump │ │ └──xxx_yyy.csv │ │ └──visualize_data.bin ├── OpName2 │ ├── 0 │ │ ├── dump │ │ └── xxx_yyy.csv │ │ └──visualize_data.bin

   • 采集单卡多算子场景。

     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

     └──OPPROF_{timestamp}_XXX ├── OpName0 // OpName0为采集算子名称 │ ├── 0 // 表示算子调度顺序 │ │ ├──dump // 与单算子含义一致，存放过程件的文件夹 │ │ └──xxx_yyy.csv //xxx代表该算子生成的指标种类名，例如L2Cache，具体指标种类可参考中的csv文件介绍，yyy为csv文件的时序后缀，例如L2Cache_20240603022812284.csv │ │ └──visualize_data.bin │ ├── 1 │ │ ├──dump │ │ └──xxx_yyy.csv │ │ └──visualize_data.bin ├── OpName1 │ ├── 0 │ │ ├── dump │ │ └── xxx_yyy.csv │ │ └──visualize_data.bin

   • 采集单卡单算子场景。

     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

     OPPROF_{timestamp}_XXX ├── dump ├── ArithmeticUtilization.csv ├── L2Cache.csv ├── Memory.csv ├── MemoryL0.csv ├── MemoryUB.csv ├── OpBasicInfo.csv ├── PipeUtilization.csv └── ResourceConflictRatio.csv ├── visualize_data.bin

     表1 msprof op文件介绍

     名称	说明
     dump文件夹	原始的性能数据，用户无需关注。
     ArithmeticUtilization.csv	cube和vector类型的指令耗时和占比，可参考ArithmeticUtilization（cube及vector类型指令耗时和占比）。
     L2Cache.csv	L2 Cache命中率，可参考L2Cache（L2 Cache命中率）。
     Memory.csv	UB/L1/L2/主存储器采集内存读写带宽速率，可参考Memory（内存读写带宽速率）。
     MemoryL0.csv	L0A/L0B/L0C采集内存读写带宽速率，可参考MemoryL0（L0读写带宽速率）。
     MemoryUB.csv	mte/vector/scalar采集ub读写带宽速率，可参考MemoryUB（UB读写带宽速率）。
     PipeUtilization.csv	采集计算单元和搬运单元耗时和占比，可参考PipeUtilization（计算单元和搬运单元耗时占比）。
     ResourceConflictRatio.csv	UB上的 bank group、bank conflict和资源冲突在所有指令中的占比，可参考ResourceConflictRatio（资源冲突占比）。
     OpBasicInfo.csv	算子基础信息，包含算子名称、block dim和耗时等信息，可参考OpBasicInfo（算子基础信息）。
     visualize_data.bin	算子基础信息、计算单元负载和Roofline分析图等信息的可视化呈现文件，可参考计算内存热力图和Roofline分析图。 说明： visualize_data.bin可通过MindStudio Insight工具进行可视化展示，具体使用方法请参考《MindStudio Insight 用户指南》。

4. 将visualize_data.bin文件导入MindStudio Insight后，将会展示计算内存热力图和Roofline分析图。

msprof op simulator

算子调优工具支持仿真环境下的性能数据采集和自动解析。

• msProf工具的仿真功能需要运行在0卡上。若修改可见卡号，则会导致仿真失败。
• 若用户仅需关注部分算子性能时，可在Atlas 推理系列产品和Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品的单核内调用TRACE_START和TRACE_STOP接口。并在编译配置文件中添加-DASCENDC_TRACE_ON，具体操作请参见添加-DASCENDC_TRACE_ON的方法。然后，才能生成该范围内的流水图信息，具体流水图显示内容可参考指令流水图。
• 用户需在编译配置文件中添加-DASCENDC_TRACE_ON，具体修改方法可参考以下样例工程。
  • MatMulCustomSample算子工程，需编辑/MatMulCustomSample/KernelLaunch/MatMulInvocationNeo/cmake/npu_lib.cmake。

    ascendc_compile_definitions
    (
        ...
        -DASCENDC_TRACE_ON
    )

  • AddCustomSample算子工程，需编辑/AddCustomSample/FrameworkLaunch/AddCustom/op_kernel/CMakeLists.txt。

    add_ops_compile_options
    (
        ...
        -DASCENDC_TRACE_ON
    )