算子调优（msProf）

msProf工具主要作用于算子开发的性能优化阶段，通过使用msProf工具，开发者可以确保算子在不同硬件平台上都能高效运行，从而提高软件的整体性能和用户体验。

1. 在${git_clone_path}/samples/operator/ascendc/0_introduction/1_add_frameworklaunch目录下执行以下命令，生成自定义算子工程，进行host侧和kernel侧的算子实现。

   bash install.sh -v Ascendxxxyy    # xxxyy为用户实际使用的具体芯片类型

2. 在${git_clone_path}/samples/operator/ascendc/0_introduction/1_add_frameworklaunch/CustomOp目录下执行以下命令行，重新编译部署算子。

   bash build.sh
   ./build_out/custom_opp_<target_os>_<target_architecture>.run   // 当前目录下run包的名称

3. 切换到${git_clone_path}/samples/operator/ascendc/0_introduction/1_add_frameworklaunch/AclNNInvocation目录，执行以下命令生成可执行文件。

   ./run.sh

4. 指定算子依赖的动态库路径，将动态库so文件加载进来。

   export LD_LIBRARY_PATH=${INSTALL_DIR}/opp/vendors/customize/op_api/lib:$LD_LIBRARY_PATH

5. 使用msprof op进行上板调优。
   1. 切换到${git_clone_path}/samples/operator/ascendc/0_introduction/1_add_frameworklaunch/AclNNInvocation/output目录，执行以下命令，开启上板调优。

      msprof op --output=./output_data ./execute_add_op

   2. 生成以下结果目录。

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      OPPROF_{timestamp}_XXX/ ├── ArithmeticUtilization.csv ├── dump ├── L2Cache.csv ├── Memory.csv ├── MemoryL0.csv ├── MemoryUB.csv ├── OpBasicInfo.csv ├── PipeUtilization.csv ├── ResourceConflictRatio.csv └── visualize_data.bin

   3. 将visualize_data.bin文件导入MindStudio Insight工具，将上板结果可视化，具体请参见msprof op。
6. 请参考msprof op simulator配置，完成msprof op simulator配置。
7. 使用msprof op simulator进行仿真调优。
   1. 进入${git_clone_path}/samples/operator/ascendc/0_introduction/1_add_frameworklaunch/AclNNInvocation/output目录，执行以下命令，开启仿真调优。

      msprof op simulator --soc-version=Ascendxxxyy --output=./output_data ./execute_add_op

   2. 生成以下结果目录。

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      OPPROF_{timestamp}_XXX/ ├── dump └── simulator ├── core0.veccore0 ├── core0.veccore1 ├── core1.veccore0 ├── core1.veccore1 ├── core2.veccore0 ├── core2.veccore1 ├── core3.veccore0 ├── core3.veccore1 ├── trace.json └── visualize_data.bin

   3. 将trace.json和visualize_data.bin文件导入MindStudio Insight工具，将仿真结果可视化，具体请参见msprof op simulator。