MindStudio Insight的墙上时间和system views
【摘要】 “Wall Duration” 中的 “Wall” 指的是 墙上时间（Wall-clock Time），也称为实际流逝时间（Real Elapsed Time）。其具体含义指从任务开始到结束所经过的实际物理时间，就像墙上的挂钟所记录的时间一样。这个时间包含了任务执行过程中所有可能的等待、调度开销等。与之相对的概念通常是 CPU 时间（CPU Time），它只统计任务实际占用CPU进行计算的时...
“Wall Duration” 中的 “Wall” 指的是 墙上时间（Wall-clock Time），也称为实际流逝时间（Real Elapsed Time）。其具体含义指从任务开始到结束所经过的实际物理时间，就像墙上的挂钟所记录的时间一样。这个时间包含了任务执行过程中所有可能的等待、调度开销等。与之相对的概念通常是 CPU 时间（CPU Time），它只统计任务实际占用CPU进行计算的时间。在性能分析中，使用“墙上时间”更能真实地反映一个任务对整体性能的实际影响。
system views下面Ascend Hardware Task Summary 和 Kernel Details ，它们虽然都涉及在 NPU 上执行的任务，但它们的统计维度和详细程度不同，服务于不同的分析目的 。
核心区别
| 特性 | Ascend Hardware Task Summary | Kernel Details |
|---|---|---|
| 统计维度 | 任务（Task）级别的汇总信息 | 算子（Operator/Kernel）级别的详细信息 |
| 数据来源 | 主要来源于task_time_*.csv文件，汇总任务调度信息 |
包含所有算子的执行信息 |
| 分析焦点 | 关注任务在不同加速器（如AI Core, AI CPU）下的调度耗时，用于识别调度瓶颈 | 关注每个具体算子的执行详情（如输入输出形状、数据类型、耗时等），用于定位算子级性能瓶颈 |
| 详细程度 | 相对宏观的统计摘要 | 非常细粒度的明细数据 |
通常，分析流程是：先在 System Views 的汇总信息（如 Ascend Hardware Task Summary）中发现某类任务耗时异常，然后切换到 “算子”界面 ，对算子进行排序和筛选，从而定位到具体的性能瓶颈算子 。
因此，Ascend Hardware Task Summary 提供了任务调度的宏观视角，而 Kernel Details 提供了算子执行的微观细节，两者相辅相成，共同构成完整的性能分析链路。
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