Profiling方式
Profiling针对开发者的差异化需求，本章提供了推理场景下多种方式的性能数据采集方案。Profiling各采集方式包括：
- msprof命令行方式
- acl.json配置文件方式
- 调用AscendCL API方式
- 调用pyACL API方式
同时启用多种采集方式时，有且仅有一种使能方式可以生效。但为了避免不必要的错误，不建议同时使用多种不同的采集方式。
如果使用AscendCL API方式，需要确保acl.json配置文件中的Profiling开关设置为off。
采集应用工程或算子工程的Profiling数据会影响部分由软件记录的数据的准确性，例如算子的调度时间。其中API方式相较于其他方式影响更小。
msprof命令行方式（推荐）
msprof命令行工具不仅可以解析采集到的性能数据，且该方式提供了完整的性能数据采集能力（更多的数据类型）。
推荐使用msprof命令行工具完成性能调优全过程。
msprof命令行工具详细介绍请参见：msprof命令行方式
调用AscendCL API方式
最灵活的Profiling数据采集方案，提供定制化的性能数据采集能力。
缺点：仅支持离线推理场景且需要在应用程序中调用Profiling相关接口。
调用AscendCL API方式详细介绍请参见：调用AscendCL API方式
调用pyACL API方式
AscendCL API的Python封装版本。
缺点：仅支持离线推理场景且需要在应用程序中调用Profiling相关接口。
调用pyACL API方式详细介绍请参见：调用pyACL API方式
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