使用约束

使用Profiling功能具有以下约束：

• 使用Profiling功能前请确保执行用户的umask值大于等于0027，否则会导致获取的Profiling数据所在目录和文件权限过大。
  • 若要查看umask的值，则执行命令：umask
  • 若要修改umask的值，则执行命令：umask 新的取值
• Profiling不支持发起多个基于相同结果目录的Profiling，可能会导致采集的数据结果不准确。比如main程序中包含多个独立推理任务，通过Profiling调用时会出现该问题。
• 不支持在同一个Device侧同时拉起多个Profiling任务。
• 配置Profiling相关路径时，仅支持路径由字母、数字和下划线字符组成，不支持带有特殊字符的路径。
• Profiling功能与Dump功能不建议同时使用，即启动Profiling前，请关闭数据Dump。原因：如果同时开启，由于Dump操作会影响系统性能，会造成Profiling采集的性能数据指标不准确。
• 采集单个Profiling任务数据并落盘时，在打开所有采集项的情况下，需要保证磁盘读写速度，具体规格如下：仅使用单个Device进行推理时，磁盘读写速度不低于50MB/s；多个Device场景下，磁盘读写速度不低于“单个Device磁盘读写速度规格*Device数”。仅Atlas 200/300/500 推理产品有该约束。
• 采集Profiling数据过程中如果配置的落盘路径磁盘空间已满，会出现性能数据无法落盘情况，因此，需要用户保证磁盘空间够用。另外，落盘的性能原始数据需要用户自行老化，预防磁盘空间被占满（Atlas 200/300/500 推理产品）；落盘的性能原始数据可以通过配置storage-limit参数来预防磁盘空间被占满（Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品）。
• 解析Profiling数据过程中如果配置的落盘路径磁盘或用户目录空间已满，会出现解析失败的或文件无法落盘的情况，须自行清理磁盘或用户目录空间。
• Profiling工具需要配套Python版本使用，Python版本的支持依赖于《CANN 软件安装指南》中的“通过命令行方式安装>安装开发环境>安装OS依赖>依赖列表”章节，本手册以python3为例进行介绍。
• 应用工程开发务必遵循《应用软件开发指南 (C&C++)》手册，调用aclInit()接口完成AscendCL初始化和调用aclFinalize()接口完成AscendCL去初始化，才能获取到完整的Profiling性能数据。
  

  如果应用程序已调用aclInit()接口而未调用aclFinalize()接口导致Profiling流程未正常结束，采集数据会不完整，最后1秒内profiling已采集的数据可能因未及时同步而丢失，但丢失的数据不大于2M，不影响已同步的性能数据分析。

• 算力分组场景下，AI Core性能指标采集项只支持采集类型为task-based的PipeUtilization性能数据采集，仅Atlas 训练系列产品有该约束。
• 使用pyACL API开发的应用工程在通过命令行方式（msprof）采集Profiling数据时，不支持在工程Python脚本中打开相对路径文件。Python脚本中包含打开相对路径文件操作会导致采集Profiling数据报错。