MindStudio-Profiler-Analyze:基于 MindStudio 的 AI 性能分析工具项目

MindStudio-Profiler-Analyze(msprof-analyze)是MindStudio全流程工具链推出的性能分析工具,基于采集的性能数据进行分析,识别AI作业中的性能瓶颈。

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MindStudio Profiler Analyze

🚀 昇腾性能分析工具

doc License Version Ascend

✨ 最新消息

🔹 [2025.12.30]:新增 module_statistic 分析能力:提供的针对PyTorch模型自动解析模型层级结构的分析能力,帮助精准定位性能瓶颈。

ℹ️ 简介

MindStudio Profiler Analyze(msprof-analyze)是面向 AI 训练与推理场景的性能分析工具,基于采集得到的 profiling 数据进行统计、比对和诊断,帮助定位计算、通信、调度及集群场景下的性能瓶颈。

⚙️ 功能介绍

功能名称 功能简介 文档 源码目录
专家建议 基于性能数据自动识别计算、调度、通信等潜在问题,并输出优化建议。 专家建议 advisor
性能比对 支持 GPU/NPU、NPU/NPU 等多种场景的性能差异分析。 性能比对 compare_tools
集群分析 汇总集群通信数据,输出结果支持在 MindStudio Insight 中可视化查看。 集群分析 cluster_analyse
进阶分析 基于 DB 类型性能数据,提供可自定义的 Recipe 分析规则,目前已涵盖拆解对比、Host 下发、计算、通信等 20 余种多维度分析能力,便于灵活扩展。 进阶分析 recipes

🚀 快速入门

msprof-analyze 常用分析命令如下:

# 集群通信汇总
msprof-analyze cluster -m all -d ./cluster_data

# 专家建议
msprof-analyze advisor all -d ./prof_data -o ./advisor_output

# 性能比对
msprof-analyze compare -d ./ascend_pt -bp ./gpu_trace.json -o ./compare_output

以 ResNet50 模型训练任务为例,《快速入门》贯穿从采集性能数据、执行 Advisor 分析到查看分析结果的完整流程,帮助您快速体验工具的核心功能。

📦 安装指南

推荐直接通过 pip 安装:

pip install -U msprof-analyze

如需 whl 包下载、源码编译,请参见 《msprof-analyze工具安装指南》。

📘 使用指南

工具的详细使用方法,请参见 《msprof-analyze使用指南》。

🌌 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:

🔹 AI 问答(DeepWiki):自然语言问答,快速把握项目架构与模块关系。
🔹 AI 问答(ZRead):中文问答体验更优,精准定位功能用法与细节。
🔹 精确搜索(ReadTheDocs):关键词全文检索,直达接口、参数与报错等信息。

⚖️ 相关说明

🔹 《版本说明
🔹 《许可证声明
🔹 《安全声明
🔹 《免责声明

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🙏 致谢

本工具由华为公司的下列部门联合贡献:

🔹 昇腾计算MindStudio开发部
🔹 昇腾计算生态使能部
🔹 华为云昇腾云服务
🔹 2012 网络实验室

感谢来自社区的每一个 PR,欢迎贡献 msprof-analyze

项目介绍

MindStudio-Profiler-Analyze(msprof-analyze)是MindStudio全流程工具链推出的性能分析工具,基于采集的性能数据进行分析,识别AI作业中的性能瓶颈。

https://gitcode.com/ascend/msprof-analyze定制我的领域