目录结构及文件说明

性能数据目录结构示例如下（仅展示性能数据）：

├── device_{id}
│   ├── summary
│   │   ├── xx_*.csv
...
│   └── timeline
│       ├── xx_*.json
...
│       └── msprof_*.json
├── host
│   ├── summary
│   │   ├── xx_*.csv
...
│   └── timeline
│       ├── xx_*.json
...
│       └── msprof_*.json
├── mindstudio_profiler_output
    ├── msprof_{timestamp}.json
    ├── step_trace_{timestamp}.json
...
    ├── xx_*.csv
...
    └── README.txt
└── timeline
    └── msprof_*.json

一级目录说明：
- device_{id}目录主要保存各个Device运行昇腾AI应用的性能数据和昇腾AI处理器系统数据。
- host目录主要保存上层应用接口（msproftx）的昇腾AI应用运行性能数据和Host系统数据。
- mindstudio_profiler_log目录主要保存Device和Host的运行日志。
- mindstudio_profiler_output目录保存Host和各个Device的性能数据汇总。
该目录下的各个文件数据量较大，可能出现数据文件分片，若不需要切分文件，可参见性能数据文件分片修改分片容量上限。
- timeline目录下保存timeline数据总表，为host和device目录下的timeline数据总表之和。需要device和host数据均存在情况下生成。
二级目录说明：
- summary目录保存Host和各个Device AI任务运行时的软硬件数据。
- timeline目录保存Host和各个Device AI任务运行的时序信息。

默认采集的性能数据文件如表1所示。

表1 msprof默认配置采集的性能数据文件
文件夹	文件名	说明
timeline	msprof*.json	timeline数据总表。
	step_trace_*.json	迭代轨迹数据，每轮迭代的耗时。单算子场景（如PyTorch场景）下无此性能数据文件。
	task_time_*.json	Task Scheduler任务调度时序。
summary	op_summary_*.csv	AI Core和AI CPU算子数据。
	op_statistic _*.csv	AI Core和AI CPU算子调用次数及耗时统计。
	step_trace_*.csv	迭代轨迹数据。单算子场景（如PyTorch场景）下无此性能数据文件。
	task_time_*.csv	Task Scheduler任务调度信息。
	fusion_op_*.csv	模型中算子融合前后信息。单算子场景（如PyTorch场景）下无此性能数据文件。
	prof_rule_0.json	调优建议。

文件命名格式说明

性能数据结果文件命名格式为“模块名_{device_id}_{model_id}_{iter_id}_{timestamp}.{json/csv}”，其中{device_id}表示设备ID，{model_id}表示模型ID，{iter_id}表示某轮迭代的ID，{timestamp}表示时间戳，可以防止重复解析同一性能数据时，产生重名覆盖。这些字段可以在完成数据解析后，使用性能数据解析与导出（msprof命令）中的“查询性能数据文件信息”功能对结果文件进行查询得出，若查询某些字段显示为N/A（为空）则在导出的结果文件名中不展示。
仅执行采集昇腾AI处理器系统数据时，生成的文件名称格式为{name}_{device_id}_{iter_id}_{timestamp}.json和{name}_{device_id}_{iter_id}_{timestamp}.csv。
单算子场景的性能数据结果文件名格式为：“模块名_{device_id}_{iter_id}_{timestamp}.{json/csv}”。
host目录的性能数据结果文件名格式为：“模块名_{model_id}_{iter_id}_{timestamp}.{json/csv}”。
由于性能数据结果文件名中{device_id}、{model_id}或{iter_id}可能为空，故下文中的文件名展示为“模块名_*.json”或“模块名_*.csv”。
mindstudio_profiler_output目录下的结果文件不区分{model_id}和{iter_id}且{device_id}会在文件内显示，命名格式为：“模块名_{timestamp}.{json/csv}”。

如何查看timeline文件

使用Perfetto UI打开：在Chrome浏览器中输入“https://ui.perfetto.dev/”地址，将.json文件拖到空白处打开，通过键盘上的快捷键（w：放大，s：缩小，a：左移，d：右移）进行查看。

使用tracing打开：在Chrome浏览器中输入“chrome://tracing”地址，将.json文件拖到空白处打开，通过键盘上的快捷键（w：放大，s：缩小，a：左移，d：右移）进行查看。

summary文件说明

生成的summary数据文件使用excel打开时，会出现字段值为科学计数的情况，例如“1.00159E+12”。此时可选中该单元格，然后“右键>设置单元格格式”，在弹出的对话框中“数字”标签下选择“数值”，单击“确定”就能正常显示。
生成的summary数据文件中某些字段值为“N/A”时，表示此时该值不存在。

集群分析工具

集群场景下，基于通信域的通信分析和迭代耗时分析，可以通过cluster_analysis工具的cluster_analysis.py脚本将数据进行汇总后分析。

集群场景多卡间算子性能统计