导出Profiling性能分析结果

除了提供屏幕打印Profiling性能分析结果外，还提供脚本工具将Profiling性能分析结果以.csv文件形式保存，方便存放和查看。操作方法如下：

1. 以安装时创建的HwHiAiUser普通用户登录到服务器。
2. 切换到/home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/latest/toolkit/tools/profiler/profiler_tool/analysis/interface路径下。
3. 执行导出命令，生成csv文件。

   导出csv文件的命令行格式如下（本处命令行格式给出最基本的参数，其他参数请参见脚本及接口）：

   python3.7.5 get_msvp_info.pyc --save_file --project=$output_data --deviceid=$device_id --data_type=$export_data_type

   例如，导出Runtime API调用信息：

   python3.7.5 get_msvp_info.pyc --save_file --project=/home/HwHiAiUser/tools/out --deviceid=0 --data_type=runtime_api

   命令行中各参数项说明：

   • --project：Profiling性能解析结果数据存放的路径，导出的csv文件存放在该路径下的csv目录里。
   • --deviceid：Device设备ID。
   • --data_type：导出的性能数据类型。详细的取值请参考表7-4。

   如果--project指定目录下是多Device数据，此时需要配置--deviceid为具体的Device ID。

   导出的ge_basic_{device_id}.csv、ai_core_op_summary_{device_id}.csv、op_counter_{device_id}.csv文件中，Model Name列可能未获取到数据，出现数值为空的情况。

   表7-4 性能数据类型及导出的csv名称

   功能	子功能	data_type类型	导出的csv文件
   导出Runtime API调用信息	-	--data_type=runtime_api	runtime_api_{device_id}.csv
   导出Task Scheduler的任务调度信息	-	--data_type=task_scheduler	task_scheduler_{device_id}.csv
   导出AI Core性能数据	Task-based AI Core性能数据	--data_type=ai_core_pmu_events	ai_core_pmu_events_{device_id}.csv
   	Sample-based AI Core性能数据	--data_type=ai_core_pmu_events	ai_core_pmu_events_{device_id}.csv
   导出GE组件提供的算子信息	GE task and graph data信息	--data_type=ge_basic	ge_basic_{device_id}.csv
   	GE加载模型信息	--data_type=ge_model_load	ge_model_load_{device_id}.csv
   	模型的耗时信息	--data_type=ge_model_time	ge_model_time_{device_id}.csv
   导出各种CPU PMU事件和热点函数	Control CPU PMU（Performance Monitoring Unit）事件	--data_type=control_cpu_pmu_events	control_cpu_pmu_events_{device_id}.csv
   	Control CPU 热点函数top5	--data_type=control_cpu_top_functions	control_cpu_top_functions_{device_id}.csv
   	AI CPU PMU事件	--data_type=ai_cpu_pmu_events	ai_cpu_pmu_events_{device_id}.csv
   	AI CPU 热点函数top5	--data_type=ai_cpu_top_functions	ai_cpu_top_functions_{device_id}.csv
   	TS CPU PMU事件	--data_type=ts_cpu_pmu_events	ts_cpu_pmu_events_{device_id}.csv
   导出外设数据	NIC外设数据	--data_type=nic	nic_{device_id}.csv
   	DVPP外设数据	--data_type=dvpp	dvpp_{device_id}.csv
   导出hardware数据	LLC的bandwidth数据	--data_type=llc	llc_{device_id}.csv
   	LLC的capacity数据 (AI CPU)	--data_type=llc_aicpu	llc_aicpu_{device_id}.csv
   	LLC的capacity数据 (Control CPU)	--data_type=llc_ctrlcpu	llc_ctrlcpu_{device_id}.csv
   	DDR带宽读写数据	--data_type=ddr	ddr_{device_id}.csv
   导出各种CPU利用率数据	System AI CPU和Control CPU利用率	--data_type=sys_cpu_usage	sys_cpu_usage_{device_id}.csv
   	Process CPU Usage数据(Top 50)	--data_type=process_cpu_usage	process_cpu_usage_{device_id}.csv
   导出Memory数据	System Memory Summary数据	--data_type=sys_mem	sys_mem_{device_id}.csv
   	Process Memory Info数据	--data_type=process_mem	process_mem_{device_id}.csv
   导出AscendCL输出数据	-	--data_type=acl	acl_{device_id}.csv
   导出AI Core OP Summary数据	-	--data_type=ai_core_op_summary	ai_core_op_summary_{device_id}.csv
   导出AI Core OP Statistic信息	-	--data_type=op_counter	op_counter_{device_id}.csv
   导出Top Down数据	-	--data_type=top_down	top_down_{device_id}.csv
   导出所有性能相关数据	-	--data_type=all	all_data_{device_id}.csv