profiling-analysis

昇腾NPU Profiling性能分析技能集

功能概述

profiling-analysis 是一套完整的华为昇腾NPU性能分析技能集，用于分析Profiling生成的性能数据，自动识别系统性能瓶颈类型（计算、通信、下发），并提供深入分析能力和优化建议。

核心功能与执行流程

profiling-analysis 技能通过以下流程自动完成性能分析：

1. 文件扫描与收集

• 输入：目标文件夹路径
• 处理：递归遍历目录，自动查找所有 step_trace_time.csv 文件
• 验证：未找到文件时输出错误信息并终止

2. 性能数据解析与计算

• 处理：验证文件结构，提取计算（Computing）、通信（Communication）、空闲（Free）等核心指标
• 计算：计算各阶段耗时占比（保留2位小数）
• 异常处理：跳过读取失败、字段缺失或总耗时为0的文件

3. 全局统计与瓶颈判定

• 统计：计算所有文件的平均耗时占比，识别各项占比最高的文件
• 判定逻辑（优先级从高到低）：
  • 下发问题（Hostbound）：空闲耗时占比 > 20%
  • 计算问题（Computing）：计算耗时占比 > 85%
  • 通信问题（Communication）：通信耗时占比 > 10%
  • 无明显瓶颈：各项占比均在正常范围

4. 子技能自动调用

根据判定的瓶颈类型，自动调用对应子技能进行深入分析：

• Hostbound → 调用 profiling-analysis-hostbound 子技能
• Computing → 调用 profiling-analysis-computing 子技能，执行完整分析流程
• Communication → 调用 profiling-analysis-communication 子技能

5. 分析报告生成

输出完整的性能分析报告，包括：

• 文件扫描结果
• 单文件性能分析数据
• 全局统计与最高占比文件
• 瓶颈判定结论
• 子技能深入分析结果

执行流程图

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 文件扫描与收集                                 │
│ 递归查找 step_trace_time.csv 文件               │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                      ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 性能数据解析与计算                             │
│ 提取核心指标并计算占比                         │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                      ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 全局统计与瓶颈判定                             │
│ 计算平均占比并识别瓶颈类型                     │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                      ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 子技能自动调用                                 │
│ 根据瓶颈类型触发对应子技能                     │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                      ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 分析报告生成                                   │
│ 输出完整性能分析结果                           │
└─────────────────────────────────────────────────┘

输入参数

参数名称	类型	是否必填	描述
input_path	string	是	输入路径：支持单个Profiling文件路径，或包含多个Profiling文件的文件夹路径

使用示例

通过AI工具调用（推荐）

调用 skill "profiling-analysis" 分析 "input_path" 中的性能数据

参数说明

• input_path：替换为实际的Profiling数据文件夹路径
• 该调用将自动完成文件扫描、性能分析、瓶颈判定和子技能调用的完整流程

子技能独立调用（可选）

如果需要直接调用特定子技能进行深入分析：

# 分析计算瓶颈
调用 skill "profiling-analysis-computing" 分析 "input_path" 中的高耗时算子

# 分析通信瓶颈
调用 skill "profiling-analysis-communication" 分析 "input_path" 中的通信性能

# 分析下发瓶颈
调用 skill "profiling-analysis-hostbound" 分析 "input_path" 中的Host侧问题

子技能介绍

profiling-analysis 包含以下子技能，用于不同类型的性能分析。当主技能检测到对应瓶颈时，会自动调用子技能进行深入分析，无需手动执行：

子技能名称	功能描述	适用场景
profiling-analysis	主分析技能，识别性能瓶颈类型	首次分析Profiling数据，快速定位主要瓶颈
profiling-analysis-computing(.\profiling-analysis-computing\SKILL.md)	计算瓶颈分析，包含： - 高耗时算子筛选（Top-N算子） - 算子性能数据透视表分析 - 关键算子（如MatMul系列）形状解析与优化建议	计算占比过高时，深入分析具体的高耗时算子及其性能特征
profiling-analysis-communication(.\profiling-analysis-communication\SKILL.md)	通信瓶颈分析，分析集合通信性能	通信占比过高时，分析通信操作的性能
profiling-analysis-hostbound(.\profiling-analysis-hostbound\SKILL.md)	下发瓶颈分析，分析Host侧性能问题	空闲占比过高时，分析Host侧的下发问题

支持的数据格式

• step_trace_time.csv：包含计算、通信、空闲等时间占比信息
• op_statistic.csv：包含算子执行统计信息
• kernel_details.csv：包含算子内核详细执行信息
• op_summary.csv：包含算子执行摘要信息
• analysis.db：Profiling数据库文件

安装与依赖

• Python 3.8+
• 依赖库：pandas, numpy, matplotlib (可选)

官方文档

• 华为昇腾Profiling工具文档
• MindStudio Profiling使用指南