使用acl.json配置文件采集

该章节提供离线推理场景下通过运行应用工程可执行文件、调用acl.json文件,读取Profiling相关配置,从而自动采集性能原始数据。采集性能原始数据成功后,可将采集的原始数据取到装有Ascend-cann-toolkit开发套件包的开发环境上进行性能数据解析,展示性能数据解析结果。

  • 关于应用工程编译、运行的详细方法,请参见应用软件开发指南(C&C++)
  • 使用该方法,务必调用aclInit()接口完成AscendCL初始化、和调用aclFinalize()完成AscendCL去初始化。

采集性能原始数据

参考以下步骤完成acl.json文件配置,并完成应用工程编译和运行:

  1. 打开aclInit()函数所在的推理应用工程代码文件,获取acl.json文件路径。

    // ACL init
    const char *aclConfigPath = "../src/acl.json";
    aclError ret = aclInit(aclConfigPath);
    if (ret != ACL_ERROR_NONE) {
        ERROR_LOG(“acl init failed”);
        return FAILED;
    }
    INFO_LOG(“acl init success”);

    如果aclInit()初始化为空,则需要修改该函数,补充步骤2创建的acl.json文件路径。

  2. 在查出的目录下修改acl.json文件(如不存在该文件,则需要新建,建议放在工程编译后的src目录下),添加Profiling相关配置,格式如下所示。

    {
    "profiler": {
                  "switch": "on",
                  "output": "output",
                  "aicpu": "on"
                }
    }
    表1 profiler参数说明

    参数

    描述

    是否必选

    switch

    Profiling开关,取值on或off。

    on表示开启Profiling,off表示关闭Profiling;如果缺失该参数或参数值不为on,则表示关闭Profiling。

    开启Profiling开关后自动采集AscendCL、Runtime接口和Task Scheduler任务调度信息数据。

    output

    Profiling性能数据在运行环境上的落盘路径。未配置本参数时,性能数据默认落盘到应用工程可执行文件所在目录。

    Profiling采集结束后,在该目录下生成PROF开头目录,存放Profiling采集的性能原始数据。支持配置绝对路径或相对路径(相对执行命令行时的当前路径):
    • 绝对路径配置以“/”开头,例如:/home/HwHiAiUser/output。
    • 相对路径配置直接以目录名开始,例如:output。
    • 该参数指定的目录需要确保安装时配置的运行用户具有读写权限。如果该处设置的目录没有读写权限,默认存放采集结果数据到应用工程可执行文件所在目录(确保安装时配置的运行用户具有该目录的读写权限)。

    storage_limit

    指定落盘目录允许存放的最大文件容量。当Profiling数据文件在磁盘中即将占满本参数设置的最大存储空间(剩余空间<=20MB)或剩余磁盘总空间即将被占满时(总空间剩余<=20MB),则将磁盘内最早的文件进行老化删除处理。

    取值范围为[200, 4294967295],单位为MB,例如--storage-limit=200MB,默认未配置本参数。

    未配置本参数时,默认取值为Profiling数据文件存放目录所在磁盘可用空间的90%。

    Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持该参数。

    aicpu

    采集AICPU算子的详细信息,如:算子执行时间、数据拷贝时间等。可选on或off,默认值为off。

    aic_metrics

    AI Core和AI Vector Core)采集事件,默认为PipeUtilization,包括ArithmeticUtilization、PipeUtilization、Memory、MemoryL0、MemoryUB、ResourceConflictRatio、L2Cache。

    Atlas A2训练系列产品支持AI Vector Core数据及L2Cache开关。

    各参数值对应的详细采集指标请参见AI Core性能指标采集项说明

    说明:
    支持自定义需要采集的寄存器,例如:"aic_metrics":"Custom:0x49,0x8,0x15,0x1b,0x64,0x10"。
    • Custom字段表示自定义类型,配置为具体的寄存器值,取值范围为[0x1, 0x6E]。
    • 配置的寄存器数最多不能超过8个,寄存器通过“,”区分开。
    • 寄存器的值支持十六进制或十进制。

    l2

    控制L2采样数据的开关,可选on或off,默认为off。

    Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持该参数。

    hccl

    控制hccl数据采集开关。

    • json文件中配置该参数时,可选配on或off。
    • json文件中未配置该参数时,默认为空,不采集;当task_time设置为on时,该参数联动被设置为on。

    task_time

    控制任务调度耗时以及算子耗时的开关,可选on或off,默认为on。

    涉及在ai_stack_time、task_time、op_summary、op_statistic文件中输出相关耗时数据。

    ascendcl

    控制acl性能数据采集的开关,可选on或off,默认为on。

    可采集acl性能数据,包括Host与Device之间、Device间的同步异步内存复制时延等。

    runtime_api

    控制runtime api性能数据采集开关,可选on或off,默认为on。

    可采集runtime-api性能数据,包括Host与Device之间、Device间的同步异步内存复制时延等。

    sys_hardware_mem_freq

    片上内存带宽及内存信息采集频率、LLC的读写带宽数据采集频率以及acc_pmu数据和SOC传输带宽信息采集频率。

    取值范围为[1,100],默认值50,单位hz。

    说明:

    不同产品支持情况不同,请以实际实现为准。

    llc_profiling

    LLC Profiling采集事件,可以设置为:
    • Atlas 200/300/500 推理产品,可选capacity(采集AI CPU和Control CPU的LLC capacity数据)或bandwidth(采集LLC bandwidth),默认为capacity。
    • Atlas 推理系列产品,可选read(读事件,三级缓存读速率)或write(写事件,三级缓存写速率),默认为read。
    • Atlas 训练系列产品,可选read(读事件,三级缓存读速率)或write(写事件,三级缓存写速率),默认为read。
    • Atlas A2训练系列产品,可选read(读事件,三级缓存读速率)或write(写事件,三级缓存写速率),默认为read。

    sys_io_sampling_freq

    NIC、ROCE采集频率。取值范围为[1,100],默认值100,单位hz。

    Atlas 200/300/500 推理产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持NIC采集频率;仅Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持ROCE采集频率。

    sys_interconnection_freq

    集合通信带宽数据(HCCS)、PCIe数据采集频率,片间传输带宽信息采集频率。

    取值范围为[1,50],默认值50,单位hz。

    Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持HCCS开关;仅Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持PCIe采集频率;仅Atlas A2训练系列产品支持片间传输带宽信息采集频率。

    dvpp_freq

    DVPP采集频率。

    取值范围为[1,100],默认值50,单位hz。

    host_sys

    Host侧性能数据采集开关,取值包括cpu和mem。

    可选其中的一项或多项,选多项时用英文逗号隔开,例如"host_sys": "cpu,mem"。

    host_sys_usage

    采集Host侧系统及所有进程的CPU和内存数据,取值包括cpu和mem。

    可选其中的一项或多项,选多项时用英文逗号隔开,例如"host_sys_usage": "cpu,mem"。

    host_sys_usage_freq

    配置Host侧系统和所有进程CPU、内存数据的采集频率。

    取值范围为[1,50],默认值50,单位hz。

    msproftx

    控制msproftx用户和上层框架程序输出性能数据的开关,可选on或off,默认值为off。

    Profiling开启msproftx功能之前,需要在程序内调用msproftx相关接口来开启程序的Profiling数据流的输出,详细操作请参见采集操作

    instr_profiling开关与aicpu、aic_metrics、l2、hccl、task_time、ascendcl、runtime_api互斥,无法同时执行。(Atlas A2训练系列产品

  3. 配置acl.json文件完成后,参考应用软件开发指南(C&C++)重新编译应用工程、并运行应用工程。

    “output”指定路径下生成Profiling性能原始数据,如图1所示。

    图1 Profiling性能原始数据

    如果acl.json文件之前已经存在,本处仅仅是修改文件内容、添加Profiling相关配置,则不需要重新编译应用工程。

采集数据说明

配置acl.json Profiling参数后请参见性能数据解析与导出将原始数据文件解析并导出为可视化的Timeline和Summary文件。

生成的Profiling数据如表2表3所示。

表2 timeline文件介绍

timeline文件名

相关参数

说明

msprof*.json

所有可生成数据的参数均会在此文件写入数据。

timeline数据总表。对采集到的timeline性能数据按照迭代粒度进行性能展示。详情请参见timeline数据总表

ai_stack_time_*.json

ascendcl

runtime_api

task_time

以上参数可选。

各个组件(AscendCL,GE,Runtime,Task Scheduler)的耗时。详情请参见AscendCL、GE、Runtime、Task Scheduler组件耗时数据概览

thread_group_*.json

ascendcl

runtime_api

task_time

以上参数可选。

AscendCL,GE,Runtime组件耗时数据。该文件内的各组件数据按照线程(Thread)粒度进行排列,方便查看各线程下各组件的耗时数据。当模型为动态Shape时自动采集并生成该文件。文件详情请参见AscendCL、GE、Runtime组件耗时完整数据(按线程粒度展示)

task_time_*.json

task_time

Task Scheduler任务调度信息。文件详情请参见Task Scheduler任务调度信息数据

acl_*.json

ascendcl

AscendCL接口耗时数据。文件详情请参见AscendCL接口耗时数据

runtime_api_*.json

runtime_api

Runtime接口耗时数据。文件详情请参见Runtime接口耗时数据

ge_*.json

task_time

GE接口耗时数据。文件详情请参见GE接口耗时数据

ge_op_execute_*.json

task_time

算子下发各阶段耗时数据。当模型为动态Shape时自动采集并生成该文件。文件详情请参见算子下发各阶段耗时数据

step_trace_*.json

-

迭代轨迹数据,每轮迭代的耗时。文件详情请参见迭代轨迹数据

hccl_*.json

hccl

HCCL数据。文件详情请参见HCCL数据

ddr_*.json

sys_hardware_mem_freq

片上内存读写速率。详情请参见片上内存读写速率数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品支持。

hbm_*.json

sys_hardware_mem_freq

片上内存读写速率。文件详情请参见片上内存读写速率数据。仅Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

llc_aicpu_*.json

sys_hardware_mem_freq

llc_profiling

AI CPU的三级缓存使用量,LLC Profiling采集事件设置为capacity时才会导出该文件。文件详情请参见AI CPU的三级缓存使用量数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品支持。

llc_ctrlcpu_*.json

sys_hardware_mem_freq

llc_profiling

Control CPU三级缓存使用量,LLC Profiling采集事件设置为capacity时才会导出该文件。文件详情请参见Control CPU三级缓存使用量数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品支持。

llc_bandwidth_*.json

sys_hardware_mem_freq

llc_profiling

三级缓存带宽,LLC Profiling采集事件设置为bandwidth时才会导出该文件。文件详情请参见三级缓存带宽数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品支持。

llc_read_write_*.json

sys_hardware_mem_freq

三级缓存读写速率数据。文件详情请参见三级缓存读写速率数据。仅Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

acc_pmu_*.json

sys_hardware_mem_freq

加速器带宽及并发数据。文件详情请参见加速器带宽及并发数据。仅Atlas A2训练系列产品支持。

stars_soc_*.json

sys_hardware_mem_freq

SOC传输带宽信息。文件详情请参见SOC传输带宽信息数据。仅Atlas A2训练系列产品支持。

npu_mem_*.json

sys_hardware_mem_freq

NPU内存占用信息。文件详情请参见NPU内存占用数据

nic_*.json

sys_io_sampling_freq

每个时间节点网络信息数据。文件详情请参见每个时间节点网络信息数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

roce_*.json

sys_io_sampling_freq

RoCE通信接口带宽数据。文件详情请参见RoCE通信接口带宽数据。仅Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

hccs_*.json

sys_interconnection_freq

集合通信带宽数据。文件详情请参见集合通信带宽数据。仅Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

pcie_*.json

sys_interconnection_freq

PCIe带宽。详情请参见PCIe带宽数据。仅Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

stars_chip_trans_*.json

sys_interconnection_freq

片间传输带宽信息。文件详情请参见片间传输带宽信息数据。仅Atlas A2训练系列产品支持。

instr_*.json

instr_profiling_freq

AI Core和AI Vector的带宽和延时数据。文件详情请参见AI Core和AI Vector的带宽和延时数据。仅Atlas A2训练系列产品支持。

host_cpu_usage.json

host_sys

Host侧CPU利用率。详情请参见Host侧CPU利用率数据

host_mem_usage.json

host_sys

Host侧内存利用率。详情请参见Host侧内存利用率数据

msproftx数据

msproftx

msproftx数据,通过采集操作采集用户和上层框架程序的性能数据,并由msproftx参数进行数据导出。

注:“*”表示{device_id}_{model_id}_{iter_id},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。

表3 summary文件介绍

summary文件名

相关参数

说明

acl_*.csv

ascendcl

AscendCL接口的耗时。详情请参见AscendCL接口耗时数据

acl_statistic_*.csv

ascendcl

AscendCL接口调用次数及耗时。详情请参见AscendCL接口调用次数及耗时数据

op_summary_*.csv

task_time

AI Core和AI CPU算子信息。详情请参见AI Core和AI CPU算子数据

op_statistic_*.csv

task_time

AI Core和AI CPU算子调用次数及耗时,从算子类型维度找出耗时最大的算子类型。详情请参见AI Core和AI CPU算子调用次数及耗时数据

step_trace_*.csv

-

迭代轨迹数据。文件详情请参见迭代轨迹数据

ai_stack_time_*.csv

ascendcl

runtime_api

task_time

以上参数可选。

每个组件(AscendCL,GE,Runtime,Task Scheduler)的耗时。详情请参见各个组件的耗时数据

runtime_api_*.csv

runtime_api

每个runtime api的调用时长。详情请参见Runtime接口耗时数据

fusion_op_*.csv

-

模型中算子融合前后信息。详情请参见模型中算子融合前后信息数据

ge_op_execute_*.csv

task_time

算子下发各阶段耗时数据。当模型为动态Shape时自动采集并生成该文件。文件详情请参见算子下发各阶段耗时数据

task_time_*.csv

task_time

Task Scheduler的任务调度信息数据。详情请参见:

aicpu_*.csv

aicpu

AI CPU数据。文件详情请参见AI CPU数据

l2_cache_*.csv

l2

L2Cache数据。详情请参见L2Cache数据。仅Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

ddr_*.csv

sys_hardware_mem_freq

片上内存读写速率。详情请参见片上内存读写速率数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品支持。

hbm_*.csv

sys_hardware_mem_freq

片上内存读写速率。详情请参见片上内存读写速率数据。仅Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

llc_aicpu_*.csv

sys_hardware_mem_freq

llc_profiling

AI CPU三级缓存使用量,LLC Profiling采集事件设置为capacity时才会导出该文件。详情请参见AI CPU三级缓存使用量数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品支持。

llc_ctrlcpu_*.csv

sys_hardware_mem_freq

llc_profiling

Control CPU三级缓存使用量,LLC Profiling采集事件设置为capacity时才会导出该文件。详情请参见Ctrl CPU三级缓存使用量数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品支持。

llc_bandwidth_*.csv

sys_hardware_mem_freq

llc_profiling

三级缓存带宽,LLC Profiling采集事件设置为bandwidth时才会导出该文件。三级缓存带宽数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品支持。

llc_read_write_*.csv

sys_hardware_mem_freq

三级缓存读写速率数据。文件详情请参见三级缓存读写速率数据。仅Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

npu_mem_*.csv

sys_hardware_mem_freq

NPU内存占用信息。文件详情请参见NPU内存占用数据

nic_*.csv

sys_io_sampling_freq

每个时间节点网络信息数据。文件详情请参见每个时间节点网络信息数据。仅Atlas 200/300/500 推理产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

roce_*.csv

sys_io_sampling_freq

RoCE通信接口带宽数据。文件详情请参见RoCE通信接口带宽数据。仅Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

hccs_*.csv

sys_interconnection_freq

集合通信带宽数据。文件详情请参见集合通信带宽数据。仅Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

pcie_*.csv

sys_interconnection_freq

PCIe带宽。详情请参见PCIe带宽数据。仅Atlas 推理系列产品Atlas 训练系列产品Atlas A2训练系列产品支持。

dvpp_*.csv

dvpp_freq

DVPP数据。文件详情请参见DVPP数据

sys_mem.csv

host_sys_usage

Host侧系统内存利用率数据。详情请参见Host侧系统内存利用率数据

cpu_usage.csv

host_sys_usage

Host侧系统CPU利用率数据。详情请参见Host侧系统CPU利用率数据

process_cpu_usage.csv

host_sys_usage

Host侧进程CPU利用率数据。详情请参见Host侧进程CPU利用率数据

process_mem.csv

host_sys_usage

Host侧进程内存利用率数据。详情请参见Host侧进程内存利用率数据

host_cpu_usage.csv

host_sys

Host侧CPU利用率。详情请参见Host侧CPU利用率数据

host_mem_usage.csv

host_sys

Host侧内存利用率。详情请参见Host侧内存利用率数据

prof_rule_0.json

-

调优建议。无需指定Profiling参数自动生成,完成后打屏显示结果,详细介绍请参见性能调优建议

注:“*”表示{device_id}_{model_id}_{iter_id},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。