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在大模型训练或推理场景中，Host 侧性能抖动是影响模型运行效率的典型问题之一，可能造成 PyTorch 等 AI 框架的算子下发延迟，进而拖慢模型运行速度。这类问题根源在于 Host 侧复杂的软件栈交互（如 Python解释器、AI 框架、CANN 软件栈），难以精确定位。 为了解决这一问题，通过集成 openEuler libkperf 轻量级 Linux 性能采集能力，我们开发了 Function Monitor 工具，用于监控 Host 侧函数的执行时间，低开销地采集指定函数执行过程中的 CPU PMU 指标（如 Cache Miss、Page Faults），并可与 Ftrace、M
