--- title: 采集并落盘性能数据 description: "通过调用API方式使能Profiling功能，从而自动采集性能原始数据。采集性能原始数据成功后，可将采集的原始数据拷贝到装有Ascend-cann-toolkit开发套件包的开发环境上进行原始性能数据解析，可视化展示原始性能数据解析结果。" url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/devaids/Profiling/atlasprofiling_16_0049.html sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/devaids/Profiling/atlasprofiling_16_0049.html indexId: ded382c30ac914d2f4b7a52ac1628bb758f0882ba6e6f7af5119e7402d65410975 --- # 采集并落盘性能数据 通过调用API方式使能Profiling功能，从而自动采集性能原始数据。采集性能原始数据成功后，可将采集的原始数据拷贝到装有Ascend-cann-toolkit开发套件包的开发环境上进行原始性能数据解析，可视化展示原始性能数据解析结果。 #### API简介 **表1 API简介** | 接口 | 说明 | | --- | --- | | acl.prof.create\_config | 创建Profiling配置。与acl.prof.destroy\_config成对使用。 | | acl.prof.init | 初始化Profiling，目前用于设置保存性能数据的文件的路径。与acl.prof.finalize成对使用。 | | acl.prof.start | 下发Profiling请求，使能对应数据的采集。与acl.prof.stop成对使用。 | | acl.prof.stop | 停止Profiling数据采集。与acl.prof.start成对使用。 | | acl.prof.finalize | 结束Profiling。与acl.prof.init成对使用。 | | acl.prof.destroy\_config | 销毁通过acl.prof.create\_config接口创建的aclprofConfig类型。与acl.prof.create\_config成对使用。 | - 调用acl.prof.init后，会采集后续所有模型加载数据，包括Device侧、Host侧以及timeline汇总数据。如果在调用acl.prof.start接口时，仅指定部分Device采集性能数据，那么其余Device由于仅存在模型加载数据而无法解析。 - acl.prof.init接口传入的Profiling性能采集数据的落盘路径，需要确保用户进程具有读写权限。 #### API调用示例 API调用示例如下： ``` import acl import numpy as np # ...... # 1.申请运行管理资源，包括设置用于计算的Device、创建Context、创建Stream # ...... # 2.模型加载，加载成功后，返回标识模型的model_id # ...... # 3.创建aclmdlDataset类型的数据，用于描述模型的输入数据input、输出数据output # ...... # 4.Profiling初始化 # 设置数据落盘路径 PROF_INIT_PATH='...' ret = acl.prof.init(PROF_INIT_PATH) # 5.进行Profiling配置 device_list = [0] # 须根据实际环境的Device ID配置 ACL_PROF_ACL_API = 0x0001 ACL_PROF_TASK_TIME = 0x0002 ACL_PROF_AICORE_METRICS = 0x0004 ACL_PROF_SYS_HARDWARE_MEM_FREQ = 3 # 创建配置类型指针地址 prof_config = acl.prof.create_config(device_list, 0, 0, ACL_PROF_ACL_API | ACL_PROF_TASK_TIME | ACL_PROF_AICORE_METRICS) mem_freq = "15" ret = acl.prof.set_config(ACL_PROF_SYS_HARDWARE_MEM_FREQ, mem_freq) ret = acl.prof.start(prof_config) # 6.执行模型 ret = acl.mdl.execute(model_id, input, output) # 7.处理模型推理结果 # ...... # 8.释放描述模型输入/输出信息、内存等资源，卸载模型 # ...... # 9.关闭Profiling配置, 释放配置资源, 释放Profiling组件资源 ret = acl.prof.stop(prof_config) ret = acl.prof.destroy_config(prof_config) ret = acl.prof.finalize() # 10.释放运行管理资源 # ...... ``` 上述API调用示例中接口的配置参数取值参考以下，请根据实际情况选择需要的采集参数。- acl.prof.create_config接口： 1 ACL_PROF_ACL_API | ACL_PROF_TASK_TIME | ACL_PROF_AICORE_METRICS | ACL_PROF_AICPU | ACL_PROF_L2CACHE | ACL_PROF_HCCL_TRACE | ACL_PROF_MSPROFTX | ACL_PROF_RUNTIME_API | ACL_PROF_TRAINING_TRACE 参数详细介绍请参见“函数：create_config(https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclpythondevg_01_0848.html)”的data_type_config参数说明。 - acl.prof.set_config接口： 1 ACL_PROF_STORAGE_LIMIT | ACL_PROF_SYS_HARDWARE_MEM_FREQ | ACL_PROF_LLC_MODE | ACL_PROF_SYS_IO_FREQ | ACL_PROF_SYS_INTERCONNECTION_FREQ | ACL_PROF_DVPP_FREQ | ACL_PROF_HOST_SYS | ACL_PROF_HOST_SYS_USAGE | ACL_PROF_HOST_SYS_USAGE_FREQ 参数详细介绍请参见“函数：set_config(https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclpythondevg_01_0849.html)”的config_type参数说明。