简介
Profiling实现了Host+Device侧丰富的性能数据采集能力和全景Timeline交互分析能力，展示Host+Device侧各项性能指标，帮助用户快速发现和定位AI应用、芯片及算子的性能瓶颈。包括资源瓶颈导致的AI算法短板，指导算法性能提升和系统资源利用率的优化。Profiling支持Host+Device侧的资源利用可视化统计分析，具体包括Host侧CPU、Memory、Disk、Network利用率和Device侧APP工程的硬件和软件性能数据。
Profiling提供针对硬件和软件性能数据采集、分析、汇总展示。总体流程如下：
- 运行Profiling采集。
用户在配置界面开启Profiling开关（推理场景需确保APP工程可正常执行；训练场景直接执行采集）。
- Profiling采集性能数据。
MindStudio编译当前工程生成可执行文件，并将可执行文件拷贝到设备侧，MindStudio向Profiling工具下发数据采集指令，由Profiling工具完成Device侧和Host侧数据采集任务，采集结束后，将生成的数据文件拷贝到MindStudio侧。
- MindStudio查询并解析数据。
Profiling采集结束后，MindStudio调用Profiling工具接口查询数据，并将数据以json格式存储在“.mindstudio/profiler/data/profiling_out/PROF_XXX”目录下。
- MindStudio展示性能数据。
MindStudio通过对json文件做数据处理，生成前端展示视图数据。
- Profiling采集性能数据。
父主题： Profiling性能分析
