MindStudio Profiler

📢 最新消息

• [2025.12.30]：MindStudio Profiler项目首次上线

📌 简介

MindStudio Profiler（msProf）是面向 AI 训练与推理场景的性能分析工具，支持采集与解析 CANN 平台及昇腾 AI 处理器的软硬件性能数据，帮助定位模型训练或推理过程中的性能问题。

⚙️ 功能介绍

功能名称	功能简介	文档	源码仓库
性能数据采集	通过 msProf 命令采集 CANN 平台及昇腾 AI 处理器的软硬件性能数据。	性能数据采集	msprof
性能数据解析	使用 msProf 工具对采集到的性能数据进行解析，生成可读的分析结果。	性能数据解析	analysis

🛠️ 安装指南

msProf 工具内置在 CANN Toolkit 开发套件中，推荐直接下载 CANN 包进行安装，具体请参见《CANN 快速安装》。

如需通过源码编译方式安装，请参见 《msProf 工具安装指南》。

🚀 快速入门

msProf 工具通过命令行调用，通用采集命令格式如下：

msprof --output=<输出目录> --application="<应用程序> <参数>"

示例：

# 示例1：采集Python任务
msprof --output=./output --application="python3 train.py"

# 示例2：采集Shell脚本拉起的AI任务
msprof --output=./output --application="./run_standalone_train.sh"

以 ResNet50 模型训练任务为例，《快速入门》贯穿性能调优全流程，帮助您在 10 分钟内快速体验 msProf 工具在数据采集、解析导出、性能分析等环节的核心功能。

🗂️ 目录结构

关键目录如下，详细信息参见目录结构说明。

.
├── .gitcode                  # 仓库元数据
├── analysis                  # 数据解析目录
├── build                     # 构建目录
│   └── build.sh              # 构建脚本
├── cmake                     # CMake 文件目录
├── docs                      # 文档目录
│   └── zh                    # 中文文档
├── misc                      # 其他工具
│   ├── function_monitor      # 轻量化函数监控工具
│   └── gil_tracer            # Python GIL 锁检测工具
├── samples                   # 工具样例目录
│   └── README.md             # 样例说明
├── scripts                   # 安装、升级相关脚本
├── test                      # 测试与覆盖率统计脚本
└── README.md                 # 项目说明文档

📝 相关说明

• 《贡献指南》

• 《License声明》

• 《安全声明》

• 《免责声明》

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