原始的性能数据落盘目录结构为：

调用tensorboard_trace_handler函数时的落盘目录结构：

以下数据文件用户无需打开查看，可使用《MindStudio Insight 用户指南》工具进行性能数据的查看和分析。

若kernel_details.csv中出现StepID空值，用户可通过trace_view.json文件查看该算子的Step信息，或重新采集Profiling数据。
以下数据是基于实际环境采集，若环境中无对应条件，则不会生成对应数据或文件，如模型无AICPU算子，那么即使执行采集也不会生成对应data_preprocess.csv文件。

└── localhost.localdomain_139247_20230628101435_ascend_pt    // 解析结果目录，命名格式：{worker_name}_{时间戳}_ascend_pt，默认情况下{worker_name}为{hostname}_{pid}
    ├── profiler_info.json              // 多卡或集群场景命名规则为profiler_info_{Rank_ID}.json，用于记录Profiler相关的元数据
    ├── profiler_metadata.json
    ├── ASCEND_PROFILER_OUTPUT          // Ascend PyTorch Profiler接口采集性能数据
    │   ├── ascend_pytorch_profiler_{rank_id}.db          // export_type为torch_npu.profiler.ExportType.Db时该目录下生成.db文件，其他.json和.csv文件不生成，使用MindStudio Insight工具展示
    │   ├── analysis.db                // 多卡或集群等存在通信的场景下，设置export_type为torch_npu.profiler.ExportType.Db时该目录下生成.db文件，其他.json和.csv文件不生成，使用MindStudio Insight工具展示
    │   ├── communication.json         // 为多卡或集群等存在通信的场景性能分析提供可视化数据基础，配置experimental_config的profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level1或profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level2生成
    │   ├── communication_matrix.json   // 通信小算子基本信息文件，配置experimental_config的profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level1或profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level2生成
    │   ├── data_preprocess.csv        // 配置experimental_config profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level2生成
    │   ├── kernel_details.csv
    │   ├── l2_cache.csv               // 配置experimental_config的l2_cache=True生成
    │   ├── memory_record.csv
    │   ├── npu_module_mem.csv
    │   ├── operator_details.csv
    │   ├── operator_memory.csv
    │   ├── step_trace_time.csv        // 迭代中计算和通信的时间统计
    │   ├── op_statistic.csv           // AI Core和AI CPU算子调用次数及耗时数据
    │   ├── api_statistic.csv          // 配置experimental_config的profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level1或profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level2生成
    │   └── trace_view.json
    ├── FRAMEWORK                      // 框架侧的性能原始数据，无需关注
    ├── logs                      // 解析过程日志
    └── PROF_000001_20230628101435646_FKFLNPEPPRRCFCBA  // CANN层的性能数据，命名格式：PROF_{数字}_{时间戳}_{字符串}，data_simplification=True时，仅保留此目录下的原始性能数据，删除其他数据
          ├── analyze      // 配置experimental_config的profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level1或profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level2生成
          ├── device_*
          ├── host
          ├── mindstudio_profiler_log
          └── mindstudio_profiler_output
├── localhost.localdomain_139247_20230628101435_ascend_pt_op_args // 算子信息统计文件目录，配置experimental_config的record_op_args=True生成

Ascend PyTorch Profiler接口将框架侧的数据与CANN Profling的数据关联整合，形成trace、kernel以及memory等性能数据文件。保存在ASCEND_PROFILER_OUTPUT目录下，包括json和csv格式的timeline和summary数据

PROF目录下为CANN Profling采集的性能数据，主要保存在mindstudio_profiler_output目录下，数据介绍请参见性能数据文件参考。

调用export_chrome_trace方法时，Ascend PyTorch Profiler接口会将解析的trace数据写入到*.json文件中，其中*为文件名，不存在该文件时在指定路径下自动创建。

数据目录说明