timeline数据
msproftx timeline数据
msprof_tx timeline数据文件为msprof_tx.json。
msprof_tx.json在Chrome浏览器中展示如下。
图1 msprof_tx timeline数据展示
图2 PyTorch框架下E2E Profiling场景call_stack数据展示
关键字段说明如下。
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字段名 |
字段含义 |
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Title |
选择某个组件的接口名称。 |
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Start |
显示界面中时间轴上的时刻点，chrome trace自动对齐，单位ms。 |
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Wall Duration |
表示当前接口调用耗时，单位ms。 |
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Self Time |
表示当前接口本身执行耗时，单位ms。 |
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Category |
Profiling msproftx采集进程类别，用于标识msproftx采集进程的采集内容。（预留字段，暂未开放） |
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Payload_type |
Profiling msproftx采集进程中携带额外的信息Payload的数据类型。（预留字段，暂未开放） |
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Payload_value |
Profiling msproftx采集进程中携带额外的信息Payload的指针。（预留字段，暂未开放） |
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Message_type |
Profiling msproftx采集进程中携带字符串类型。（预留字段，暂未开放） |
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event_type |
事件类型。 |
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call_stack |
call_stack调用栈数据信息。仅PyTorch训练场景E2E Profiling采集后展示。 |
msproftx timeline数据（PyTorch E2E Profiling场景）
PyTorch框架下E2E Profiling场景的msprof_tx timeline数据文件为task_queue.json。
task_queue.json在Chrome浏览器中展示如下。
图3 PyTorch E2E Profiling场景数据展示
关键字段说明如下。
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字段名 |
字段含义 |
|---|---|
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Enqueue |
PyTorch Adapter算子异步下发的task queue队列中算子入队（下发）时间。 |
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Dequeue |
PyTorch Adapter算子异步下发的task queue队列中算子出队（执行）时间。 |
- 需要结合timeline目录汇总数据分析task queue是否存在性能问题。
- PyTorch E2E Profiling场景采集msproftx数据，需在PyTorch训练脚本内设置“use_e2e_profiler=True”，详情请参见《PyTorch模型迁移和训练指南》中“性能调优 > Profiling数据采集及分析 > E2E Profiling数据采集与分析”章节。
父主题： host目录数据