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功能介绍

函数：destroy_search_result​

C函数原型aclError aclfvDestroySearchResult(aclfvSearchResult *searchResult)
Python函数ret = acl.fv.destroy_search_result(search_result)
函数功能销毁通过acl.fv.create_search_result接口创建的aclfvSearchResult类型的数据。同步接口。 Atlas 200/500 A2推理产品不支持该接口。
输入说明search_result：int，指针地址，待销毁的aclfvSearchResult类型。
返回值说明ret：int，错误码。
- 返回0表示成功。
- 返回其它值表示失败。
约束说明无

父主题： 特征向量检索

功能介绍​

功能​

该章节描述通过Profiling pyACL API采集并落盘性能数据，实现将采集到的Profiling数据写入文件，再使用Profiling工具解析该文件（请参见《性能分析工具使用指南》下的“数据解析与导出”），并展示性能分析数据。

包括以下两种接口调用方式：

  • acl.prof.init接口、acl.prof.start接口、acl.prof.stop接口、acl.prof.finalize接口配合使用，实现该方式的性能数据采集。该方式可获取pyACL的接口性能数据、AI Core上算子的执行时间、AI Core性能指标数据等。目前这些接口为进程级控制，表示在进程内任意线程调用该接口，其它线程都会生效。

    一个进程内，可以根据需求多次调用这些接口，基于不同的Profiling采集配置，采集数据。

  • 调用acl.init接口，在pyACL初始化阶段，通过*.json文件传入要采集的Profiling数据。该方式可获取pyACL的接口性能数据、AI Core上算子的执行时间、AI Core性能指标数据等。

    一个进程内，只能调用一次acl.init接口，如果要修改Profiling采集配置，需修改*.json文件中的配置。详细使用说明请参见acl.init接口处的说明，不在本章节描述。

总体约束​

不能与Profiling pyACL API for Subscription（订阅算子信息的Profiling pyACL API）的接口交叉调用：acl.prof.init接口和acl.prof.finalize接口之间不能调用acl.prof.model_subscribe接口、aclprofGet*接口、acl.prof.model_unsubscribe接口。

接口约束说明​

父主题： Profiling pyACL API（通过Profiling pyACL API采集并落盘性能数据）

函数：create_config​

C函数原型aclprofConfig *aclprofCreateConfig(uint32_t *deviceIdlist，uint32_t deviceNums, aclprofAicoreMetrics aicoreMetrics, aclprofAicoreEvents *aicoreEvents, uint64_t dataTypeConfig)
Python函数prof_config = acl.prof.create_config(device_list，aicore_metrics, aicore_events**, data_type_config)**
函数功能创建aclprofConfig类型的数据，表示创建Profiling配置数据。同步接口。 aclProfConfig类型数据可以只创建一次、多处使用，用户需要保证数据的一致性和准确性。 如需销毁aclprofConfig类型的数据，请参见函数：destroy_config。
输入说明device_list：Device ID列表。 aicore_metrics：表示aclprofAicoreMetrics。 aicore_events：表示AI Core事件，目前配置为0。 data_type_config： 用户选择如下多个值进行逻辑或（例如：ACL_PROF_ACL_API|ACL_PROF_AICORE_METRICS），作为data_type_config参数值。每个值表示某一类性能数据，详细说明如下：
- ACL_PROF_ACL_API：表示采集pyACL接口的性能数据，包括的同步异步内存复制时延等。
- ACL_PROF_TASK_TIME：采集算子下发耗时、算子执行耗时数据以及算子基本信息数据，提供更全面的性能分析数据。
- ACL_PROF_TASK_TIME_L0：采集算子下发耗时、算子执行耗时数据。与ACL_PROF_TASK_TIME相比，由于不采集算子基本信息数据，采集时性能开销较小，可更精准统计相关耗时数据。
- ACL_PROF_AICORE_METRICS：表示采集AI Core性能指标数据，逻辑或时必须包括该宏，aicore_metrics入参处配置的性能指标采集项才有效。
- ACL_PROF_TASK_MEMORY：控制CANN算子的内存占用情况采集开关。仅采集GE组件算子。
- ACL_PROF_AICPU：表示采集AI CPU任务的开始、结束数据。
- ACL_PROF_L2CACHE：表示采集L2 Cache数据。
- ACL_PROF_HCCL_TRACE：控制hccl数据采集开关。
- ACL_PROF_MSPROFTX：获取用户和上层框架程序输出的性能数据。
- ACL_PROF_RUNTIME_API：控制runtime api性能数据采集开关。
返回值说明prof_config：int。
- 返回非0值表示成功，返回值为返回aclprofConfig类型的指针地址。
- 返回0表示失败。
约束说明- 使用acl.prof.destroy_config接口销毁aclprofConfig类型的数据，如不销毁会导致内存未被释放。
- 与acl.prof.destroy_config接口配对使用，先调用acl.prof.create_config接口再调用acl.prof.destroy_config接口。

父主题： Profiling pyACL API（通过Profiling pyACL API采集并落盘性能数据）

函数：set_config​

C函数原型aclError aclprofSetConfig(aclprofConfigType configType, const char *config, size_t configLength)
Python函数ret = acl.prof.set_config(config_type, config)
函数功能acl.prof.create_config接口的扩展接口，用于设置性能数据采集参数。同步接口。 该接口支持多次调用，用户需要保证数据的一致性和准确性。
输入说明config_type：int，用户选择如下多个常量进行逻辑或（例如：ACL_PROF_SYS_HARDWARE_MEM_FREQ | ACL_PROF_SYS_IO_FREQ），作为config_type参数值。每个常量表示某一类性能数据，详细说明如下：
- ACL_PROF_STORAGE_LIMIT = 1：指定落盘目录允许存放的最大文件容量，有效取值范围为[200MB, 4294967296MB]。
- ACL_PROF_SYS_HARDWARE_MEM_FREQ = 3：片上内存、LLC的读写带宽数据采集频率以及acc_pmu数据和SOC传输带宽信息采集频率，范围[1,100]。 不同产品支持情况不同，请以实际实现为准。
- ACL_PROF_LLC_MODE = 4：LLC Profiling采集事件。
- read：读事件，三级缓存读速率。
- write：写事件，三级缓存写速率。默认为read。
- ACL_PROF_SYS_IO_FREQ = 5：NIC采集频率，范围[1,100]。 容器场景下本参数不生效。
- ACL_PROF_DVPP_FREQ = 7：DVPP采集频率，范围[1,100]。
config：str，配置项的参数值。
返回值说明ret：int，错误码。
- 返回0表示成功。
- 返回其它值表示失败。
约束说明先调用acl.prof.set_config接口再调用acl.prof.start接口，可根据需求选择调用该接口。

父主题： Profiling pyACL API（通过Profiling pyACL API采集并落盘性能数据）

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