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Profiling
概述
系统支持在推理过程中采集Profiling数据，然后通过Profiling工具进行性能分析。当前支持采集的Profiling数据包括：
- task_trace：任务轨迹数据，即昇腾AI处理器HWTS/AICore的硬件信息，分析任务开始、结束等信息。
- op_trace：单算子性能数据。如需采集单算子性能数据，需要构造单算子网络并执行推理脚本。该功能不能和task_trace同时使能。
默认推理过程中不采集Profiling数据，如需采集，请参考如下方式修改推理脚本。
sess.run模式下开启Profiling数据采集
sess.run模式下，通过session配置项profiling_mode、profiling_options开启Profiling数据采集：
custom_op = config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name = "NpuOptimizer"
custom_op.parameter_map["use_off_line"].b = True
custom_op.parameter_map["profiling_mode"].b = True
custom_op.parameter_map["profiling_options"].s = tf.compat.as_bytes("task_trace")
with tf.Session(config=config) as sess:
print(sess.run(cost))
使用环境变量开启Profiling数据采集
用户还可以修改启动脚本中的环境变量，开启迭代轨迹Profiling采集，相关环境变量说明请参考环境变量说明。
export PROFILING_MODE=true export PROFILING_OPTIONS=task_trace
查看并解析Profiling数据
推理结束后，切换到/var/log/npu/profiling/下，查看是否生成JOB开头的文件夹。然后参考解析Profiling数据。
