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
✨ 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。

