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【MindStudio训练营第一季】MindStudio Profiling随笔

Tianyi_Li 发表于 2022/12/04 22:08:36 2022/12/04

【摘要】 MindStudio Profiler简介Ascend AI处理器是一款面向AI业务应用的高性能集成芯片，包含AI CPU、A Core、AI Vector Core等计算单元来提升AI任务的运算性能。基于Ascend AI处理器，Mindstudio在算子开发、模型训练及推理应用等不同环节，提供了端到端的Profiler工具。

MindStudio Profiler简介

Ascend AI处理器是一款面向AI业务应用的高性能集成芯片，包含AI CPU、A Core、AI Vector Core等计算单元来提升AI任务的运算性能。基于Ascend AI处理器，Mindstudio在算子开发、模型训练及推理应用等不同环节，提供了端到端的Profiler工具。该工具可以帮助用户看到模型从应用层到芯片层的接口和算子耗时，从而准确定位系统的软、硬件性能瓶颈，提高性能分析的效率。

调优主要分为三步：

性能数据采集、解析、分析
性能问题定位，发现性能瓶颈点
采取性能优化措施

性能分析简要介绍

通过命令行采集性能数据

数据采集方式

.msprof.bin

数据采集方式——离线推理

acl.json配置文件方式

打开工程文件，查看调用的aclInit0函数，获取acl.json文件路径
修改acl.json文件，添加Profiling相关配置

AI任务相关性能数据采集方式 - API接口

API接口类型

aclprofinit: 设置落盘路径
aclprofCreateConfig: 设置采集参数
aclprofStart: 开始采集
aclmdlExecute: 执行模型
aclprofStop: 结束采集
aclprofDestroyConfig: 释放配置资源
aclprofFinalize:释放profiling组件资源

API接口规范

ACL API(C接口)
pyACL API (Python接口)

数据采集方式——在线推理与训练

MindSpore

TensorFlow

环境变量配置：

export PROFILING MODE=true
export PROFILING OPTIONS='"output":"/tmp","training trace":"on""task trace":"on","aicpu":"on,"aic metrics:"PipeUtilization")

训练脚本配置
Estimator模式下，通过NPURunConfig中的profiling_config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。

Pytorch 框架侧数据的采集方法

with torch.autograd.profiler.profile(use_npu= True) as prof:
      for epoch in range(10):
        y_pred = model(x data)
        loss = loss_func(y_pred, y_data)
        loss.backward()
profexport_chrome_trace( 'profiler.json')

Pytorch CANN侧数据的采集方法

config=torch_npu.npu.profileConfig(
    ACL_PROF_ACL_API=True,
    ACL_PROF_TASK_TIME=False,
    ACL_PROF_AICPU=False,
    AC_PROF_AICORE_METRICS=False,
    aiCoreMetricsType=0)

with torch.npu.profile (profiler_result_path, config=config) as prof:
    for epoch in range(10):
      y_pred = model(x data)
      loss = loss_func(y_pred, y_data)
      loss.backward()

同时采集PyTorch框架侧和CANN数据

msprof.bin

with torch.npu.profile (profiler result path, use e2e profiler=True) as prof:
    for epoch in range(10):
      y_pred = model(x data)
      loss = loss func(y_pred, y_data)
      loss.backward()

对比不同迭代的耗时

with torch.npu.profile (profiler_result_path) as prof:
    for epoch in range(10):
       torch_npu.npu.iteration_start()
       Y_pred = model(x data)
       loss = loss_func (y_pred, y_data)
       loss.backward()
       torch_npu.npu.iteration end()


msprof --export=on --output= fprof path] --iteration-id=3

仅采集需要的迭代

def execute model():
      y_pred = model(x data)
      loss = loss_func(y_pred, y_data)
      loss.backward()
for epoch in range(10):
   if epoch != 2:
      execute model()
   else:
      with torch.npu.profile (profiler_result_path) as prof:
          execute model()

for epoch in range(10):
   if epoch == 2:
     torch_npu.npu.prof_init(profiler_result_path)
     torch_npu.npu.prof_start()
   execute model()
   if epoch == 2:
     torch_npu.npu.prof_stop()
     torch_npu.npu.prof_finalize()