1、安装昇腾依赖

# CANN发布件地址

https://cmc.rnd.huawei.com/cmcversion/index/releaseView?deltaId=10274626629404288&isSelect=Software&url_data=run

Ascend-cann-toolkit_8.0.T15_linux-aarch64.run

Ascend-cann-nnal_8.0.T15_linux-aarch64.run

Ascend-cann-kernels-910b_8.0.T15_linux.run

# torch_npu (注意版本匹配，torch版本为2.1.0)

https://cmc-szv.clouddragon.huawei.com/cmcversion/index/releaseView?deltaId=10365017745917184&isSelect=Inner

pip install torch_npu-2.1.0.post6.dev20240716-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

# 下载NLTK data， 参考 https://blog.csdn.net/u010099177/article/details/102900515

# 将nltk_data放到对应conda目录下

2、cann迭代更新非常快，因此查阅时注意版本号的选择

简介-性能分析工具-训练推理开发工具-开发工具-CANN商用版8.0.RC2开发文档-昇腾社区

3、采用优先使用msprof, 但是需要安装Ascend-cann-tookit开发套件包

分包安装： bash Ascend-cann-toolkit_8.0.RC2_linux-aarch64.run --install --install-path=/pathdir

msprof --application="run yourApp" --output=./profile --ascendcl=on --model-execution=on --runtime-api=on --task-time=on --aicpu=on --ai-core=on --aic-mode=task-based --aic-metrics=PipeUtilization --sys-hardware-mem=on

 Ascend PyTorch Profiler接口采集-使用PyTorch框架接口采集-其他采集方式介绍-性能分析工具-开发工具-CANN社区版8.0.RC2.alpha001开发文档-昇腾社区 (hiascend.com)

.json文件可以通过chrome://tracing/打开，W-放大，S-缩小，A-向左，D-向右