功能说明

专家系统根据输入数据的不同执行的分析功能不同，分析功能与输入数据文件的对应关系如下：

• 算子优化分析：算子仿真文件

  通过tmmodel仿真得到。

• 基于Timeline的AI CPU算子优化：Profiling Task Scheduler任务调度文件

  参见《CANN 开发工具指南》中的“Profiling工具使用指南”章节，完成Profiling采集以及Summary和Timeline导出，支持一组或多组Profiling数据。

• 算子融合推荐：
  • om模型离线文件：可通过多种方式生成，例如ATC工具转换，参见《ATC工具使用指南》。
  • Profiling Summary文件：使用op_Summary.csv文件和l2_cache.csv文件，参见《CANN 开发工具指南》中的“Profiling工具使用指南”章节，完成Profiling采集以及Summary导出。
• 基于Roofline模型的算子瓶颈识别与优化建议：
  • cce代码：可通过ATC工具添加--op_debug_level=4得到，或用户自行在算子编译时保存。参见《ATC工具使用指南》。
  • Profiling Task Scheduler任务调度文件：参见《CANN 开发工具指南》中的“Profiling工具使用指南”章节，完成Profiling采集以及Summary和Timeline导出，需要采集4次Profiling数据，分别设置AI Core指标ArithmeticUtilization、PipeUtilization、Memory, MemoryL0、ResourceConflictRatio和MemoryUB。
  • om模型离线文件：可通过多种方式生成，例如ATC工具转换，参见《ATC工具使用指南》。

• TransData算子识别：
  • om模型离线文件：可通过多种方式生成，例如ATC工具转换，参见《ATC工具使用指南》。
  • Profiling Summary文件：参见《CANN 开发工具指南》中的“Profiling工具使用指南”章节，完成Profiling采集以及Summary导出。
  • Profiling基本信息文件：主要获取文件中当前芯片版本的基本信息，参见《CANN 开发工具指南》中的“Profiling工具使用指南”章节，完成Profiling采集。
• 基于训练场景的优化推荐：Profiling Summary文件，使用op_Summary.csv文件和step_trace.csv文件，参见《CANN 开发工具指南》中的“Profiling工具使用指南”章节，完成Profiling采集以及Summary导出。