一、核心功能
·无代码侵入：无需修改训练代码，通过命令行包装器即可启用性能分析。
·多分析器支持：支持 PyTorch Profiler 和 Nsight Systems 两种分析工具。
·分布式训练支持：支持多 GPU、多节点的分布式训练场景。
·灵活的分析范围：支持按训练步骤（steps）或时间范围（durations）进行分析。
·云存储集成：支持将分析结果直接上传到腾讯云 COS。
·多框架兼容：兼容 PyTorch、DeepSpeed、Horovod、ColossalAI 等主流训练框架
二、使用限制
·当前工具仅支持 PyTorch 框架的训练任务
·系统依赖如下：
·Python3.8 或更高版本
·CUDA11.0 或更高版本
·PyTorch2.0 或更高版本
三、安装方式
使用 pip 安装
pip install tiprofiler
四、快速开始
1. 分析特定训练步骤
分析训练第5-10步：
tiprof –steps 5-10 –nsys python train.py
2. 按时间范围分析
分析训练开始后30-40秒：
tiprof –durations 30-40 python train.py
五、查看分析结果
tiprof 会生成多种类型的性能分析文件，具体取决于使用的分析器和配置。
六、输出文件类型
1. PyTorch Profiler 结果（默认）
·文件格式：TensorBoard 格式（.pt.trace.json）
·位置：<output_dir>/<task_id>/profile_<node_name>.<timestamp>.<rank>.<timestamp>.pt.trace.json
·查看方法：使用 TensorBoard 或 Perfetto UI
2. Nsight Systems 结果（使用 –nsys=true 时，注意：当开启 nsys 时，PyTorch Profiler 自动关闭）
·文件格式：.nsys-rep
·位置：<output_dir>/<task_id>/profile_<node_name>.<timestamp>.nsys-rep
·查看方法：使用 Nsight Systems GUI
变量含义
·task_id 为 TI_INSTANCE_ID 环境变量的值，由 TI-ONE 平台自动注入（若为任务式建模，即为训练任务记录 ID；若为开发机，即为开发机实例 ID）
·node_name 为 NODE_NAME 环境变量的值
·rank 为 RANK 环境变量的值
·timestamp 为当前时间戳
七、查看 PyTorch Profiler 结果
使用 Perfetto UI
访问 Perfetto UI 页面打开 .json 结尾的 trace 文件即可。
使用 TensorBoard 查看分析结果（直接输入命令查看或者使用平台的 Tensorboard 面板）：
·直接输入命令查看：
# 启动 TensorBoardtensorboard –logdir=./# 在浏览器中打开 http://localhost:6006
·使用任务式建模 Tensorboard 功能查看：
任务式建模已经集成了 Tensorboard，你可以直接单击任务列表或者详情页的 Tensorboard 操作按钮，输入 trace 文件所在路径即可查看。
查看 Tensorboard 的界面如下：
TensorBoard 提供的视图：
·Overview：整体性能概览
·Operator View：算子级别的性能统计
·Kernel View：CUDA kernel 性能统计
·Trace View：时间线视图，显示算子执行顺序
八、查看 Nsight Systems 结果
1. 下载并安装 Nsight Systems。
2. 打开 Nsight Systems GUI。
3. 单击 File > Open，选择 .nsys-rep 文件。
4. 分析时间线、CUDA kernel、内存传输等信息。
九、参数概览
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| –steps | str | None | 指定要分析的训练步骤范围，格式："start-end,start-end"，例如 "10-15,20-25" |
| –durations | str | None | 指定要分析的时间范围（秒），格式："start-end,start-end"，例如 "30-60,90-120"注意：–steps 和 –durations 参数互斥，只能使用其中一个 |
| –ranks | str | "0" | 指定要分析的 rank，多个 rank 用逗号分隔，例如 "0,1,2"，默认分析所有 rank |
| –nsys | flag | False | 启用 Nsight Systems |
| –output | str | "file:///mnt/data/profiler" | 输出位置，支持本地路径 file://{实际路径} 或腾讯云 COS cos://bucket/path |
| –profiler-args | str | None | 传递给 PyTorch Profiler 或 Nsight Systems 的额外参数，格式："key1=value1; key2=value2"PyTorch Profiler 参数详见 文档Nsight Systems 参数详见 文档 |
十、参数详细说明
1. –steps 参数
指定要分析的训练步骤范围。支持多个范围，用逗号分隔：
# 分析第 5-10 步tiprof –steps 5-10 python train.py# 分析第 5-10 步和第 20-30 步tiprof –steps 5-10,20-30 python train.py
2. –durations 参数
指定要分析的时间范围（从训练开始计时，单位：秒）：
# 分析训练开始后 30-40 秒tiprof –durations 30-40 python train.py# 分析多个时间段tiprof –durations 30-40,100-110 python train.py
3. –ranks 参数
在分布式训练中，指定要分析的 rank：
# 只分析 rank 0tiprof –ranks 0 python train.py# 分析 rank 0, 1, 2tiprof –ranks 0,1,2 python train.py
4. –nsys 参数
启用 Nsight Systems 进行系统级性能分析。Nsight Systems 提供更底层的 CUDA kernel、内存传输等信息：
tiprof –nsys=true python train.py
PyTorch Profiler vs Nsight Systems：
·PyTorch Profiler：专注于 PyTorch 算子级别的性能分析，适合分析模型结构和算子性能。
·Nsight Systems：提供系统级性能分析，包括 CUDA kernel、内存传输、CPU 活动等，适合深入分析底层性能。
5. –output 参数
指定分析结果的输出位置：
# 输出到本地目录tiprof –output file:///path/to/output python train.py# 输出到腾讯云 COStiprof –output cos://my-bucket/profiling-results python train.py
6. –profiler-args 参数
PyTorch Profiler 支持的参数
PyTorch Profiler 默认参数配置为 record_shapes=True;with_stack=True，即默认开启 record_shapes 和 with_stack，你可以修改该参数配置，也可以额外添加其他参数，例如设置 profile_memory=True。
修改默认参数配置：
tiprof –profiler-args "record_shapes=False;with_stack=True" python train.py
配置额外参数：
tiprof –profiler-args "profile_memory=True" python train.py
更多参数参考 Torch Profiler 产品文档。
Nsight Systems 支持的参数
如上，Nsight Systems 默认参数配置如下：
tiprof –profiler-args "–trace=cuda,nvtx,osrt;–pytorch=autograd-nvtx;–trace-fork-before-exec=true;–stop-on-exit=true" python train.py
添加额外参数：
tiprof –profiler-args "–python-sampling=true;–python-backtrace=cuda;–cudabacktrace=all" python train.py
完整参数参考产品文档。