性能调优

前提条件

在使用性能调优工具前，请先阅读“使用前准备”章节的使用约束。

性能数据采集

msprof命令行工具提供了AI任务运行性能数据、昇腾AI处理器系统数据等性能数据的采集和解析能力。

1. 登录Ascend-cann-toolkit开发套件包所在环境，进入CANN软件安装目录/ascend-toolkit/latest/tools/profiler/bin。
2. 执行以下命令，采集性能数据。此处对浮点模型进行性能数据采集。

   msprof --output=${output_dir} bash ${ATB_SPEED_HOME_PATH}/examples/models/llama3/run_pa.sh --model_path ${model_path} ${max_output_length}

   其中--output为采集到的性能数据的存放路径；max_output_length为对话测试中最大输出token数。

3. 命令执行后，回显中包含如下内容，表示采集完成。

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   [INFO] Start export data in PROF_000001_20241118061102981_MORBFBJDEPNJEQPA. [INFO] Export all data in PROF_000001_20241118061102981_MORBFBJDEPNJEQPA done. [INFO] Start query data in PROF_000001_20241118061102981_MORBFBJDEPNJEQPA. Job Info Device ID Dir Name Collection Time Model ID Iteration Number Top Time Iteration Rank ID NA host 2024-11-18 06:11:02.985433 N/A N/A N/A 1 NA 1 device_1 2024-11-18 06:11:07.222675 N/A N/A N/A 1 [INFO] Query all data in PROF_000001_20241118061102981_MORBFBJDEPNJEQPA done. [INFO] Profiling finished. [INFO] Process profiling data complete. Data is saved in {output_dir}/PROF_000001_20241118061102981_MORBFBJDEPNJEQPA

4. 采集完成后，在--output指定的目录下生成了PROF_000001_20241118061102981_MORBFBJDEPNJEQPA目录，存放采集到的性能数据。
   PROF_000001_20241118061102981_MORBFBJDEPNJEQPA目录下的mindstudio_profiler_output目录，存放的是解析后的性能数据，文件结构如下。

   ├── host   # 保存原始数据，用户无需关注
   │    └── data
   ├── device_{id}   # 保存原始数据，用户无需关注
   │    └── data
   ├── mindstudio_profiler_log   # 采集日志
   │    └── log
   └── mindstudio_profiler_output
         ├── msprof_20241118061314.json        # timeline数据总表
         ├── op_summary_20241118061317.csv     # AI Core和AI CPU算子数据
         ├── task_time_20241118061317.csv      # Task Scheduler任务调度信息
         ├── op_statistic_20241118061317.csv   # AI Core和AI CPU算子调用次数及耗时统计
         ├── api_statistic_20241118061317.csv  # CANN层的API执行耗时信息统计
         └── README.txt

性能数据分析

为了方便分析采集到的性能数据，可使用MindStudio Insight工具将性能数据可视化展示，便于直观地分析性能瓶颈。

1. 打开MindStudio Insight工具。
2. 将4采集到的性能数据拷贝至本地。
3. 单击MindStudio Insight界面左上方“导入数据”，在弹框中选择性能数据文件或目录，然后单击“确认”进行导入，如图1所示。
   图1 导入数据
   
4. 根据MindStudio Insight工具的可视化呈现性能数据，如图2所示。
   图2 展示性能数据
   
5. 分析性能数据。

   MindStudio Insight工具将性能数据可视化呈现后，可以更直观地分析性能瓶颈，详细分析方法请参见《MindStudio Insight工具用户指南》。