MindStudio-MemScope（msmemscope）是MindStudio推出的整网内存调试调优工具，提供内存数据采集、辅助分析、自动诊断等能力。

文件	最后提交记录	最后更新时间
.gitcode	docs：文档定时检查低错修改；readme统一格式	3 个月前
build	dev	15 天前
csrc	[cleancode] 消除precommit告警	2 天前
docs	!193 merge master into master 【docs】：新增显存OOM分析项，发生OOM时dump最新和最大内存块信息 Created-by: zzm30 Commit-by: zzm30 Merged-by: ascend-robot Description: 感谢您贡献的Pull Request！在提交之前，请务必阅读 [Contributing](https://gitcode.com/Ascend/msmemscope/blob/master/docs/zh/development_guide/contributing_guide.md)。 ## 1. 修改描述 - 修改原因：新增显存OOM分析项，发生OOM时dump最新和最大内存块信息。 - 修改内容：内存采集、内存分析以及输出结果说明文件新增相关说明。 - [x] 是否关联Issue ---- ## 2. 功能验证 <!-- 请确认CI已通过增量及存量的单元测试用例。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤(最好提供完整的可复现的操作路径及关键截图)，以便Committer能够快速复现验证，也便于后续的维护。如果未添加测试，请说明未添加的原因，以及为何难添加测试。 - [_] 功能自验 - [_] 本地自验截图(涉及个人标识符等敏感信息请注意脱敏) - [_] 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护 --> - [ ] 功能自验 - [ ] 本地自验用例截图（请确保不体现个人信息） - [ ] 是否具备UT/ST测试用例看护 ---- ## 3. 代码检视 - 要求： - 合入代码大于 200 行，需三人以上会议检视。 - 检视密度≥2个/100行。 - 检视缺陷密度达不到要求的需给出说明。 - [ ] 是否经过代码检视 ---- See merge request: Ascend/msmemscope!193	3 天前
example	fix: apply ruff/pylint formatting fixes to oom_utils.py Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>	4 天前
opensource	[refator] compile sqlite3 source code into the project	6 个月前
output	[feature] 增加一键设置msmemscope环境变量命令	18 天前
platform	merge out into master Co-authored-by: MemScopeDeveloper<MemScopeDeveloper>	7 个月前
pre-commit	使能gitleak扫描	30 天前
python	[feature] 内存拆解三方框架钩子自动使能	4 天前
test	!190 merge master into master [Feature] 新增显存OOM分析项，发生OOM时dump最新和最大内存块信息UT ST Created-by: mnhdxnh Commit-by: mnhdxnh Merged-by: ascend-robot Description: 感谢您贡献的Pull Request！在提交之前，请务必阅读 [Contributing](https://gitcode.com/Ascend/msmemscope/blob/master/docs/zh/development_guide/contributing_guide.md)。 ## 1. 修改描述 <!-- - 请明确说明您提交PR的变更内容。本部分旨在概述所做的变更，以及此PR是如何解决该问题的。请尽可能地提供有助于评审人员更高效、更快速完成检视审查的实用说明。 - 请说明为何需要这些更改，例如具体的使用场景或bug描述。 - 关联issue号(如果有) --> - 修改原因：添加需求UTST - 修改内容：新增UT与ST - [x] 是否关联Issue ---- ## 2. 功能验证 <!-- 请确认CI已通过增量及存量的单元测试用例。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤(最好提供完整的可复现的操作路径及关键截图)，以便Committer能够快速复现验证，也便于后续的维护。如果未添加测试，请说明未添加的原因，以及为何难添加测试。 - [_] 功能自验 - [_] 本地自验截图(涉及个人标识符等敏感信息请注意脱敏) - [_] 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护 --> - [x] 功能自验 - [x] 本地自验用例截图（请确保不体现个人信息） - [x] 是否具备UT/ST测试用例看护 ![image.png](https://raw.gitcode.com/user-images/assets/8487742/cc7a9f05-ffd1-4728-8407-1e9c2e28d310/image.png 'image.png') ---- ## 3. 代码检视 - 要求： - 合入代码大于 200 行，需三人以上会议检视。 - 检视密度≥2个/100行。 - 检视缺陷密度达不到要求的需给出说明。 - [x] 是否经过代码检视 ---- See merge request: Ascend/msmemscope!190	3 天前
.clang-tidy	[clean code] 增加门禁clang-tidy检测	17 天前
.gitignore	merge out into master Co-authored-by: MemScopeDeveloper<MemScopeDeveloper>	7 个月前
.pre-commit-config.yaml	[clean code] 增加门禁clang-tidy检测	17 天前
CMakeLists.txt	[refactor]Optimize the data transmission mechanism	2 个月前
License	merge out into master Co-authored-by: MemScopeDeveloper<MemScopeDeveloper>	7 个月前
README.md	docs：版本发布，涉及版本说明链接刷新	13 天前
README_EN.md	[UT]修改UT代码编译问题	1 个月前
build.py	dev	1 个月前
requirements.txt	[docs] Add use limits and third-party dependency package instructions	6 个月前

MindStudio MemScope

昇腾 AI 内存调试调优利器

✨ 最新消息

🔹 [2026.04.29]：MindStudio Memscope 26.0.0版本上线！支持OOM场景采集显存快照。

🔹 [2026.04.08]：MindStudio Memscope 26.0.beta.1版本上线！显存占用一键拆解功能新增支持vllm、mindspeed场景。

🔹 [2026.02.01]：MindStudio Memscope 26.0.0-alpha.1版本上线！支持Python API采集方式使用、支持Ascend for PyTorch框架下采集内存快照、支持识别显存页表属性并进行落盘、支持获取Driver新增的显存分配接口。

🔹 [2025.12.30]：MindStudio Memscope 项目首次上线

ℹ️ 简介

MindStudio MemScope（内存分析工具，msMemScope）是基于昇腾硬件开发，用于模型训练与推理过程中的内存问题定位的工具。该工具提供内存泄漏检测、内存对比、内存块监测、内存拆解和低效内存识别等功能，帮助用户完成问题定位与处理。

⚙️ 功能介绍

msMemScope 工具提供内存采集、内存分析两大功能。

功能	功能说明	详细功能	使用场景及说明
内存采集	msMemScope 工具提供内存事件的采集能力，允许自定义设置采集内存范围和采集项，为后续分析提供原始数据。	Python 接口方式采集	支持通过 Python 接口采集信息，提供自定义设置采集内存范围和采集项，采集内存事件和 Python Trace 事件能力，实现精准采集、高效分析。
内存采集	msMemScope 工具提供内存事件的采集能力，允许自定义设置采集内存范围和采集项，为后续分析提供原始数据。	命令行方式采集	支持通过命令行方式采集信息，提供在非 Python 场景下采集内存事件与内存分析能力。
内存分析	msMemScope 工具基于采集的内存数据，提供泄漏、对比、监测、拆解、低效内存识别五项分析能力，帮助开发者快速诊断和优化内存问题。	内存泄漏分析	针对内存长时间未释放和内存泄漏等问题，需要进行内存分析时，msMemScope 工具提供内存泄漏分析和 kernelLaunch 粒度的内存变化分析功能，进行告警定位与分析。
		内存对比分析	当两个 Step 内存使用存在差异时，可能会导致内存使用过多，甚至出现 OOM（Out of Memory，内存溢出）的问题，则需要使用 msMemScope 工具的内存对比分析功能来定位并分析问题。
		内存块监测	在大模型场景中，当遇到内存踩踏定位困难时，msMemScope 工具支持通过 Python 接口和命令行两种方式，在算子执行前后对指定的内存块进行监测。根据内存块数据的变化，快速确定算子间内存踩踏的范围或具体位置。
		内存拆解	msMemScope 工具提供内存拆解功能，支持对 CANN 层和 Ascend for PyTorch 框架的内存使用情况进行拆解，输出模型权重、激活值、梯度，以及优化器等组件的内存占用情况。
		低效内存识别	在训练推理模型过程中，可能会存在部分内存块申请后未立即使用，或使用完毕后未及时释放的低效情况。msMemScope 工具可帮助识别这种低效内存的使用现象，从而优化训练推理模型。

🚀 快速入门

快速入门旨在帮助用户快速熟悉 msMemScope 工具的使用方式，请参见《msMemScope 快速入门》。

📦 安装指南

msMemScope 工具支持通过软件包和源码两种方式进行安装，可根据实际需求选择合适的安装方式，请参见《msMemScope 安装指南》。

msMemScope 工具当前支持 CANN、Ascend for PyTorch、MindSpore 以及 Aten 算子的内存采集，具体版本支持情况如下表所示。

产品	说明
CANN	CANN 8.2.RC1 及之后版本的 ATB 算子（Ascend Transformers Boost）。
Ascend for PyTorch	Ascend for PyTorch 7.0.0 及之后版本。
MindSpore	MindSpore 2.7.0 及之后版本。
Aten 算子	当采集 Aten 算子下发与访问事件时，需使用 PyTorch 2.3.1 或更高版本。

📘 使用指南

工具的详细使用方法，请参见《msMemScope 使用指南》。

💡 典型案例

通过典型问题场景帮助用户理解并掌握工具使用，请参见《msMemScope 典型案例》。

📚 API 参考

msMemScope 工具提供 API 接口，便于快速分析内存情况，请参见《API 参考》。

🛠️ 贡献指南

欢迎参与项目贡献，请参见《贡献指南》。

🌌 智能检索

为提升文档查阅效率，我们提供多种高效检索方式：

精确搜索（ReadTheDocs）：全量文档毫秒级结构化检索，精准触达底层配置与 API 细节
AI 智能问答（DeepWiki）：基于上下文的 AI 研发助手，自然语言提问，秒级获取答复

⚖️ 相关说明

🔹 《版本说明》 🔹 《许可证声明》 🔹 《安全声明》 🔹 《免责声明》

🤝 建议与交流

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