PROFILING 查询行级别火焰图 父主题： API

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训练profiling工具使用 五板斧操作之后，如果性能仍然不满足要求，便需要通过profiling工具采集性能数据，基于数据分析是哪个环节、哪个算子导致的性能消耗，进而做性能优化。 目前有两种方式采集训练profiling数据：Ascend PyTorch Profiler数据采集与分析和E2E

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IDE Daemon将Profiling采集项的信息发送至Host侧，并启动Profiling采集。已安装Mind Studio，且已提前将Mind Studio侧编译后的工程的相关文件复制到Host侧的对应目录下。例如，Mind Studio侧的工程名是testProject，工程编译后的文件在“Mind Studio安装用户家目录/t

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IDE Daemon将Profiling采集项的信息发送至Host侧，并启动Profiling采集。已安装Mind Studio，且已提前将Mind Studio侧编译后的工程的相关文件复制到Host侧的对应目录下。例如，Mind Studio侧的工程名是testProject，工程编译后的文件在“Mind Studio安装用户家目录/t

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pv_memory_profiling (type int) 参数说明：控制gaussdb进程中malloc等内存分配函数的backtrace记录及输出。 取值范围：正整数，0~3 表1 pv_memory_profiling取值含义 pv_memory_profiling 取值 含义

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--data-dir -d 必填 代表存储Profiling单卡性能数据的目录，目前暂不支持同时分析多卡Profiling目录，Profiling数据可通过如下方法获取： 在执行推理或训练程序时，请参见“Profiling工具使用指南”完成Profiling数据的采集、解析与导出（您

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过程进行profiling，再执行存储过程，此时存储过程分析数据已生成。可以通过查询系统表去获取数据。表5 DBE_PROFILER.PL_PROFILING_FUNCTIONS可以查看此次profiling涉及的存储过程。 表6 DBE_PROFILER.PL_PROFILIN

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上述bin文件作为输入时onnx模型运行的结果。 profiling run_profiling.sh 是 运行profiling的脚本，可本地直接运行。 profiling.config 是 运行profiling的配置文件。 profiling.json 是 运行profiling的配置文件。 PROF_xxx开头的文件夹

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se pv_memory_profiling (type int) 参数说明：控制内核malloc等内存分配函数的backtrace记录及输出。 取值范围：正整数，0~3 表1 pv_memory_profiling取值含义 pv_memory_profiling 取值 含义 0

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Profiler数据采集与分析》采集训练的Profiling数据，采集profiling时需要保持参数with_stack=True，用于定位python侧的代码问题。 图2 采集训练的Profiling数据 使用ma-advisor命令行工具对上述Profiling数据进行分析，会在当前

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PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 自动诊断工具MA-Advisor使用指导 性能调优五板斧 训练profiling工具使用 优化算子下发 优化算子执行 父主题： 训练业务昇腾迁移通用指导

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API APM REGION CMDB VIEW AKSK ALARM TOPO LOG Y TRANSACTION TRACING PROFILING APM-WEB

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Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/apm2/openapi/view/profiling/flame-line-tree 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 x-business-id

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数组切片操作修改2 gelu小算子使用torch的fast_gelu()、gelu()融合算子替换。 图6 融合算子替换 profiling数据采集 在本例chatglm-6B中，添加profiling接口入口在ptuning/trainer.py的_inner_training_loop()下。具体采集方式参考Ascend

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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对SD模型性能调优，可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性的做一些调优操作。 可以直接使用benchmark命令测试mindir模型性能，用来对比调优前后性能是否有所提升。

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二进制优化（详见性能调优五板斧）或者开发者自己开发自定义融合算子。此外，PyTorch同语义代码的执行时间有差异，可基于对同语义代码进行Profiling分析，使用性能好的实现，比如“tensorA[:, None, :, :]”与“tensorA.unsqueeze(1)”为同

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修订记录 发布日期 修订记录 2024-04-30 新增接口TRACING。 2024-03-04 新增接口PROFILING。 2024-01-17 新增接口获取一个监控项的详情。 2023-08-30 新增状态码以及相关描述，“400 Bad Request，语义或参数有误。”

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innodb_ft_user_stopword_table：只支持值为NULL。 transaction_write_set_extraction：只支持值为OFF。 profiling：不支持设置为1或者ON。 应用无损透明（ALT）功能不支持开启透明数据加密（TDE）。 应用无损透明（ALT）功能暂不兼容以下数据库代理能力：

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解越深刻，越能发挥昇腾AI处理器的计算能力，从而提高训练性能。一般情况下，通过对PyTorch代码做profiling，从而基于数据分析，调整代码，尽可能发挥硬件能力，但在做profiling数据分析前，通常可简单地基于性能优化五板斧先尝试做性能调优： NPU融合算子API和亲和优化器

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killOp(opid)命令终止该请求。 分析GeminiDB Mongo数据库的慢请求 GeminiDB Mongo数据库服务默认开启了慢请求Profiling ，系统自动将请求时间超过500ms的执行情况记录到对应数据库下的“system.profile”集合中。 通过Mongo Shell连接GeminiDB

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如果发现异常请求，您可以找到该请求对应的opid，执行db.killOp(opid)命令终止该请求。 分析DDS数据库的慢请求 文档数据库服务默认开启了慢请求Profiling ，系统自动将请求时间超过500ms的执行情况记录到对应数据库下的“system.profile”集合中。 通过Mongo Shell连接DDS实例。

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