解析结果

生成的结果保存在--output-path指定的路径下。

表1 采集domain域与解析结果对照表
解析结果	采集domain域
profiler.db	"BatchSchedule; ModelExecute; Request; KVCache"
chrome_tracing.json	无强制限制。若要查看请求间flow event，需采集"Request"。
batch.csv	"BatchSchedule; ModelExecute"
kvcache.csv	"KVCache"
request.csv	"Request"
forward.csv	"BatchSchedule; ModelExecute"
pd_split_communication.csv	"Communication"
pd_split_kvcache.csv	"KVCache"
coordinator.csv	"Coordinator"

上表中未列出acl_prof_task_time_level、aclDataTypeConfig和aclprofAicoreMetrics参数采集数据的解析结果，这三个参数的详细结果介绍请参见采集数据说明和op_summary（算子详细信息），但具体采集结果请以实际情况为准。

包括如下文件：

profiler.db

用于生成可视化折线图的SQLite数据库文件。

其中含有下述数据库表，具体作用如下：

表2 profiler.db
Table名称	含义
batch	用于在MindStudio Insight展示batch表格数据。
decode_gen_speed	用于生成decode阶段，服务化数据不同时刻吞吐的token平均时延折线图。
first_token_latency	用于生成服务化框架首token时延折线图。
kvcache	用于生成服务化kvcache显存使用情况折线图可视化。
prefill_gen_speed	用于生成prefill阶段，服务化数据不同时刻吞吐的token平均时延折线图。
req_latency	用于生成服务化框架请求端到端时延使用折线图。
request_status	用于生成服务化采集数据不同时刻请求状态折线图。
request	用于在MindStudio Insight展示请求表格数据。
batch_exec	用于反映batch和模型执行关系对应表。
batch_req	用于反映batch和请求对应关系表。
data_table	用于在MindStudio Insight展示表格数据。
counter	用于在trace图显示counter类数据。
flow	用于在trace图显示flow类数据。
process	用于在trace图显示二级泳道数据。
thread	用于在trace图显示三级泳道数据。
slice	用于在trace图显示色块数据。
pd_split_kvcache	用于在MindStudio Insight展示PD分离场景下D节点拉取kvcache表格数据（只在PD分离场景下涉及）。
pd_split_communication	用于在MindStudio Insight展示PD分离场景下PD节点通信的表格数据（只在PD分离场景下涉及）。
ep_balance	记录DeepSeek专家模型服务化推理时，基于MSPTI采集的GroupedMatmul算子负载不均的分析结果。
moe_analysis	记录DeepSeek专家模型服务化推理时，基于MSPTI采集的MoeDistributeCombine算子和MoeDistributeDispatch算子快慢卡分析结果。
data_link	用于在trace图显示forward的时候支持单击rid显示请求输入长度信息。

此文件主要用于可视化阶段连接Grafana展示图像，不对各表项细节做具体解释说明。

chrome_tracing.json

记录推理服务化请求trace数据，可使用不同可视化工具进行查看，详细介绍请参见数据可视化。

batch.csv

记录服务化推理batch为粒度的详细数据。

表3 batch.csv
字段	说明
name	用于区分组batch和执行batch。 name为batchFrameworkProcessing表示组batch；name为modelExec表示执行batch。
res_list	batch组合情况。
start_time(ms)	组batch或执行batch的开始时间，单位ms。
end_time(ms)	组batch或执行batch的结束时间，单位ms。
batch_size	batch中的请求数量。
batch_type	batch中的请求状态（prefill和decode）。
during_time(ms)	执行时间，单位ms。

kvcache.csv

记录推理过程的显存使用情况。

表4 kvcache.csv
字段	说明
domain	标注KVCache事件。
rid	请求ID。
timestamp(ms)	发生显存使用情况变更的时间，单位ms。
name	具体改变显存使用的方法。
device_kvcache_left	显存中剩余blocks数量。

request.csv

记录服务化推理请求为粒度的详细数据。

表5 request.csv
字段	说明
http_rid	HTTP请求ID。
start_time(ms)	请求到达的时间，单位ms。
recv_token_size	请求的输入长度。
reply_token_size	请求的输出长度。
execution_time(ms)	请求端到端耗时，单位ms。
queue_wait_time(ms)	请求在整个推理过程中在队列中等待的时间，这里包括waiting状态和pending状态的时间，单位ms。
first_token_latency(ms)	首Token时延，单位ms。

forward.csv

记录服务化推理模型前向执行过程的详细数据。

表6 forward.csv
字段	说明
name	标注forward事件，代表模型前向执行过程。
relative_start_time(ms)	每台机器上forward与第一个forward之间的时间。
start_time(ms)	forward的开始时间，单位ms。
end_time(ms)	forward的结束时间，单位ms。
during_time(ms)	forward的执行时间，单位ms。
bubble_time(ms)	forward之间的空泡时间，单位ms。
batch_size	forward处理的请求数量。
batch_type	forward中的请求状态。
forward_iter	不同卡上forward的迭代序号。
dp_rank	标识forward的DP信息，相同DP域该列的值相同。
prof_id	标识不同卡，相同的卡该列的值相同。
hostname	标识不同机器，相同机器该列的值相同。

pd_split_communication.csv

PD分离部署场景通信类数据。PD分离部署场景属于多机多卡（集群）场景之一，需要在执行采集时使用共享配置文件。

PD分离部署场景及概念详细介绍请参见《MindIE Motor开发指南》中的“集群服务部署 > PD分离服务部署”章节。

表7 pd_split_communication.csv
字段	说明
rid	请求ID。
http_req_time(ms)	请求到达时间，单位ms。
send_request_time(ms)	P节点开始向D节点发送请求时间，单位ms。
send_request_succ_time(ms)	请求发送成功时间，单位ms。
prefill_res_time(ms)	prefill执行完成时间，单位ms。
request_end_time(ms)	请求执行完毕的时间，单位ms。

pd_split_kvcache.csv

记录PD分离推理过程的KVCache在PD节点间的传输情况。PD分离部署场景属于多机多卡（集群）场景之一，需要在执行采集时使用共享配置文件。

PD分离部署场景及概念详细介绍请参见《MindIE Motor开发指南》中的“集群服务部署 > PD分离服务部署”章节。

表8 pd_split_kvcache.csv
字段	说明
domain	标注PullKVCache事件。
rank	设备ID。
rid	请求ID。
block_tables	block_tables信息。
seq_len	请求长度。
during_time(ms)	KVCache从P节点传输到D节点的执行时间，单位ms。
start_datetime(ms)	KVCache从P节点传输到D节点的开始时间，显示为具体日期，单位ms。
end_datetime(ms)	KVCache从P节点传输到D节点的结束时间，显示为具体日期，单位ms。
start_time(ms)	KVCache从P节点传输到D节点的开始时间，显示为时间戳，单位ms。
end_time(ms)	KVCache从P节点传输到D节点的结束时间，显示为时间戳，单位ms。

coordinator.csv

记录PD分离推理过程的请求分发到各个节点数量变化情况。PD分离部署场景属于多机多卡（集群）场景之一，需要在执行采集时使用共享配置文件。

PD分离部署场景及概念详细介绍请参见《MindIE Motor开发指南》中的“集群服务部署 > PD分离服务部署”章节。

表9 coordinator.csv
字段	说明
time	请求数量变化的时刻。
address	分发给节点的地址。格式为：IP地址:端口号。
node_type	节点的类型。prefill或decode。
add_count	当前节点增加的请求数量。
end_count	当前节点结束的请求数量。
running_count	当前节点正在运行的请求数量。

ep_balance.csv

记录DeepSeek专家模型服务化推理时，基于MSPTI采集的GroupedMatmul算子负载不均的分析结果。

只要有ep_balance分析能力对应的数据，执行解析命令，结果目录下默认会生成该分析结果的热力图ep_balance.png，图中横轴为各个Device对应的Process ID，纵轴为模型的Decoder Layer层。图中像素点越亮说明耗时越久，各行色差越大说明负载不均现象越明显。

**表10** ep_balance.csv
字段	说明
<Process ID>（行表头）	该文件中的行表头显示的是各个Device运行时的进程ID。
<Decoder Layer>（列取值）	该文件中的列取值为各个Device运行的模型Decoder Layer层的序号。

moe_analysis.csv

记录DeepSeek专家模型服务化推理时，基于MSPTI采集的MoeDistributeCombine算子和MoeDistributeDispatch算子快慢卡分析结果。

只要有moe_analysis分析能力对应的数据，执行解析命令，结果目录下默认会生成该分析结果的箱型图moe_analysis.png，图中横轴为各个Device对应的Process ID，纵轴为耗时之和。图中展示耗时之和的均值和上下2.5%分位点，各个卡之间差距越大，上下分位点间隔越远，说明快慢卡现象越明显。

**表11** moe_analysis.csv
字段	说明
Dataset	对应Device的Process ID。
Mean	该Device上MoeDistributeCombine算子和MoeDistributeDispatch算子的耗时之和的平均值。
CI Lower	该Device上MoeDistributeCombine算子和MoeDistributeDispatch算子之和的下2.5%分位数。
CI Upper	该Device上MoeDistributeCombine算子和MoeDistributeDispatch算子之和的上2.5%分位数。

request_status.csv

统计服务化推理过程中，各个时刻的请求状态（处于waiting、running或swapped状态的请求个数）。可以根据统计的数据，绘制折线图，反映请求状态的变化趋势。

**表12** request_status.csv
字段	说明
hostuid	节点ID。
pid	进程ID。
timestamp(ms)	时间戳，单位ms。
relative_timestamp(ms)	相对时间戳，单位ms。
waiting	处于waiting状态的请求个数。
running	处于running状态的请求个数。
swapped	处于swapped状态的请求个数。

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