功能介绍

简介

专家系统（MindStudio Advisor）是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题，识别性能瓶颈Pattern，重点构建瓶颈分析、优化推荐模型，支撑开发效率提升的工具。当前提供的功能有：基于Roofline模型的算子瓶颈识别与优化建议、基于Timeline的AICPU算子优化和算子融合推荐、算子优化分析。

基于Roofline模型的算子瓶颈识别与优化建议

如图1所示，横坐标单位是FLOP/byte，表示计算强度，每搬运1byte数据可以进行多少次运算，越大表示内存搬运利用率越高。纵坐标单位是FLOP/s，表示运算速度，越大表示运算越快。

当横坐标很大时，表示每搬运1byte数据可以进行很多的运算，但是每秒的运算次数无法超过硬件的性能上限π，即图中绿色横线；随着横坐标减小到一定的阈值以下，即图中蓝点的横坐标Imax，搬运的数据将不支持硬件达到性能上限的算力，此时的纵坐标性能为β·x，β表示硬件的带宽，即图中红色斜线。

蓝点将Roofline模型分成2个部分，红色部分为Memory Bound，绿色部分为Compute Bound，且实际工作点越靠近红线或绿线，表示Bound越严重，为主要瓶颈所在。

本功能需完成使用前必读后进行操作步骤（专家系统入口）操作。

算子优化分析

在算子开发结束和整网运行出现算子性能不达标两种场景下，需要对算子进行调优。算子调优对开发者的要求比较高，需要开发者对底层和框架有一定的了解，同时具备一定的算子调优经验。算子优化分析可以协助开发者迅速找到算子性能瓶颈，并给出相应的优化手段，能够有效提升开发者算子调优的效率。

通过输入算子仿真生成的dump文件，从向量运算、标量运算和流水打断三个维度进行分析，并给出分析的数据和相应的优化建议。

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基于Timeline的AI CPU算子优化

AI CPU是NPU计算单元，因为该CPU计算处理单位自身瓶颈，导致运行在AI CPU上的算子影响模型的执行时间。AI CPU算子的优化往往是重点关注点和优化对象。

模型开发和模型转换过程中，引入AI CPU算子，出现因为串行等待AI CPU算子执行影响模型执行。

从时间序列分析，性能瓶颈一般由串行等待算子造成。当前Timeline时序信息以Stream粒度展示，无法直观发现算子间的串并行关系。

如图2，AI CPU Timeline中Task1（PTCopy）存在模型执行串行等待AI CPU算子执行，瓶颈分析模型需要主动识别这类瓶颈。AI CPU Timeline中Task2计算时间隐藏在AI Core计算时间中，这类AI CPU算子执行可以忽略。

基于Timeline的AI CPU算子优化以Profiling Task Scheduler任务调度文件数据（task_time_xxxx.json）以及om模型离线文件作为输入数据，自动识别串行执行AI CPU算子，给出优化建议，提升模型整体性能。

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算子融合推荐

算子融合推荐包括UB算子融合、首层算子融合和L2融合（动态Batch切分）三个功能：

UB算子融合

模型转换过程中，由于多种原因，如算子计算的数据超过UB大小 ，当前算子融合规则未覆盖等，会造成算子融合失败。当OM模型非常复杂时，如包含几千个计算节点时，靠肉眼定位到可融合算子耗时耗力。模型转换工具规则不能匹配所有场景，融合规则有遗漏。

UB算子融合推荐以OM模型离线文件作为输入数据，自动发现OM模型中的可融合算子，发现算子融合遗漏的场景，提供算子融合建议。

首层算子融合

在load3dv2支持输入通道非16/32对齐的场景，可以直接支持4通道卷积的，极大减少MTE2与cube运算。但是当前该模式存在一个问题：

• 非AIPP场景下，算子首层需要cast和trans_data算子进行图片的数据类型转换和数据排布格式转换，在C0=4的场景下，trans_data算子性能恶化严重，此时整网性能恶化严重；
• AIPP场景，此时网络首层会进行AIPP+conv融合或AIPP+conv+maxpooling融合，由于一般首层16通道卷积的耗时占比整网的10%左右，此时开启small channel模式会大幅提升整网性能。

首层算子融合以OM模型离线文件作为输入数据，自动发现OM模型中可优化的数据预处理算子，使能AIPP，提升性能。

L2融合（动态Batch切分）

在整网中，由于某些算子层为L2融合，数据量较大（包含输入和输出数据），超出L2的空间，会引发DDR（DDR主要统计读写带宽，在Analysis Summary中以表格形式呈现）写回的操作；而DDR的带宽远小于L2，造成MTE2 bound严重，同时可能进一步引发流水问题。

以resnet50_int8_8batch为例：

理论上8batch的单算子计算耗时小于等于2倍4batch单算子计算耗时，但如果8batch各层的算子为L2融合，导致数据量变大，造成L2 cache空间不足，产生DDR写回情况，引发算子性能恶化。

如表1所示，可以看到8batch的算子计算耗时远超过4batch算子的2倍，算子性能恶化较严重。

专家系统工具通过分析OM模型中的各层算子，以及读取op_summary.csv数据，识别并输出L2融合且未达到性能瓶颈的算子。需要对这些算子进行切分以实现每层算子的数据均不超过L2的范围，防止DDR写回的情况发生。

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TransData算子识别

模型中格式转换是影响模型性能的一个重要因素。当前格式转换由NPU CUBE单元的特性引入，在CV网络主要体现大量的4D与5D的转换，而在NLP网络主要体现为大量4D与NZ的转换。大量的TransData算子会影响模型的性能。

TransData算子识别功能通过分析模型引入TransData的常见场景，识别转化算子性能瓶颈，从算子层、适配层和模型层三个层面进行分析，选择合适的方案进行优化，减少模型中TransData的调用次数。

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