NPU域调试调优

通过DumpTensor、printf打印进行调试

NPU域上板数据打印功能包括DumpTensor、printf两种，其中DumpTensor用于打印指定Tensor的数据，printf主要用于打印标量和字符串信息。

该功能仅在如下场景支持：

通过Kernel直调方式调用算子。

通过单算子API调用方式调用算子。
间接调用单算子API(aclnnxxx)接口：Pytorch框架单算子直调的场景。

具体的使用方法如下：

在算子kernel侧实现代码中需要输出日志信息的地方调用DumpTensor接口或者printf接口打印相关内容。

DumpTensor示例，srcLocal表示待打印的Tensor；5表示用户的自定义附加信息，比如当前的代码行号；dataLen表示元素个数。DumpTensor接口的使用说明和具体约束请参考DumpTensor。

         
              DumpTensor(srcLocal,5, dataLen);

Dump时，每个block核的dump信息前会增加对应信息头DumpHead（32字节大小），用于记录核号和资源使用信息；每次Dump的Tensor数据前也会添加信息头DumpTensorHead（32字节大小），用于记录Tensor的相关信息。打印结果的样例如下：

         
              opType=AddCustom, DumpHead: AIV-0, CoreType=AIV, block dim=8, total_block_num=8, block_remain_len=1046912, block_initial_space=1048576, rsv=0, magic=5aa5bccd
CANN Version: XX.XX, TimeStamp: XXXXXXXXXXXXXXXXX
DumpTensor: desc=5, addr=0, data_type=float16, position=UB
[19.000000, 4.000000, 38.000000, 50.000000, 39.000000, 67.000000, 84.000000, 98.000000, 21.000000, 36.000000, 18.000000, 46.000000, 10.000000, 92.000000, 26.000000, 38.000000, 39.000000, 9.000000, 82.000000, 37.000000, 35.000000, 65.000000, 97.000000, 59.000000, 89.000000, 63.000000, 70.000000, 57.000000, 35.000000, 3.000000, 16.000000,
42.000000]
DumpTensor: desc=5, addr=100, data_type=float16, position=UB
[6.000000, 34.000000, 52.000000, 38.000000, 73.000000, 38.000000, 35.000000, 14.000000, 67.000000, 62.000000, 30.000000, 49.000000, 86.000000, 37.000000, 84.000000, 18.000000, 38.000000, 18.000000, 44.000000, 21.000000, 86.000000, 99.000000, 13.000000, 79.000000, 84.000000, 9.000000, 48.000000, 74.000000, 52.000000, 99.000000, 80.000000,
53.000000]
...
DumpTensor: desc=5, addr=0, data_type=float16, position=UB
[35.000000, 41.000000, 41.000000, 22.000000, 84.000000, 49.000000, 60.000000, 0.000000, 90.000000, 14.000000, 67.000000, 80.000000, 16.000000, 46.000000, 16.000000, 83.000000, 6.000000, 70.000000, 97.000000, 28.000000, 97.000000, 62.000000, 80.000000, 22.000000, 53.000000, 37.000000, 23.000000, 58.000000, 65.000000, 28.000000, 4.000000,
29.000000]

printf示例如下，printf接口的使用说明和具体约束请参考printf。

         
              printf("fmt string %d", 0x123);

DumpTensor、printf接口打印功能会对算子实际运行的性能带来一定影响，通常在调测阶段使用。开发者可以按需关闭打印功能。具体方法请参考DumpTensor、printf。

NPU模式下的性能采集与分析

基于NPU域算子的调用接口编写的算子程序，通过毕昇编译器编译后生成可执行程序，运行可执行程序，可以完成算子NPU域的运行验证。使用算子调优工具运行NPU模式下生成的可执行文件从而采集Ascend C算子在AI处理器上执行的性能数据，进行性能精细调优。性能调优工具的具体使用方法请参考算子调优（msProf）。

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