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分析MindStudio Insight采集的profiling数据识别快慢卡，以及分析系统trace文件识别Host侧进程性能问题。当用户需要分析NPU卡间性能差异或Host侧进程瓶颈时调用。
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基于 SOC 职业分类
当用户需要部署 msmodeling optix 服务化自动寻优工具时使用。负责安装与验证。
当首次使用 msmodeling optix 的用户需要根据硬件、模型、负载和优化目标推荐 MindIE/vLLM 寻优参数、搜索范围、benchmark 侧字段或 config.toml 片段时使用。
指导并自动化完成昇腾 NPU 上 MindSpeed-LLM 训练的 Profiling 数据采集。支持配置并运行带 Profiling 的模型训练，包括 CPU 采集、内存采集、不同采集级别（level0/level1/level2）和自定义 step 范围。生成的 Profiling 数据可用 MindStudio Insight 进行性能分析。当用户需要在模型训练中采集 Profiling 数据、进行训练性能分析、或执行 性能数据采集/Profiling采集 时触发。触发关键词：profiling、性能分析、性能数据采集、Profiling采集、训练框架profiling、MindSpeed-LLM profiling。
指导并自动化完成昇腾 NPU 上 MindSpeed-MM 模型训练的 Profiling 数据采集。通过识别训练脚本，自动找到配置文件并启用内置 Profiler，支持静态采集（指定起止 step）和动态采集（运行时动态开关），支持 Megatron 引擎（tools.json）和独立 FSDP2 引擎（YAML）两种配置方式。生成的 Profiling 数据可用 MindStudio Insight 进行性能分析。当用户需要在多模态模型训练中采集 Profiling 数据、进行训练性能分析、或执行 性能数据采集/Profiling采集 时触发。触发关键词：profiling、性能分析、性能数据采集、Profiling采集、多模态训练profiling、MindSpeed-MM profiling。
Skill for analyzing communication performance bottlenecks and detecting slow/fast rank issues in Ascend NPU systems. Use this skill whenever you need to analyze communication efficiency, data transfer bottlenecks, or identify slow/fast rank problems using profiling data.
用于分析Ascend NPU系统中计算性能瓶颈的技能，专注于算子效率和计算优化
| name | profiling-analysis-hostbound |
| description | 分析MindStudio Insight采集的profiling数据识别快慢卡，以及分析系统trace文件识别Host侧进程性能问题。当用户需要分析NPU卡间性能差异或Host侧进程瓶颈时调用。 |
该Skill提供两个独立的分析功能，可根据用户需求选择使用：
两个功能独立运行，不互相调用。用户可以根据需要单独或同时使用两种分析功能。
核心功能：
该Skill包含两个子技能，用户可根据具体需求选择使用：
详细分析NPU卡间性能差异，识别计算或通信异常的快慢卡。
主要功能：
详细文档： 快慢卡性能分析
分析系统trace文件，识别Host侧进程性能问题。
主要功能：
详细文档： Host侧Trace分析
该Skill通常由主分析Skill /profiling-analysis 自动触发。当主Skill检测到需要分析NPU卡间性能差异或Host侧进程瓶颈时，会自动调用相应的子技能进行深入分析。
根据具体需求，选择使用相应的子技能：
python scripts/analyze_hostbound.py --db-path <analysis.db路径> [--output <报告输出路径>] [--speed-threshold <阈值>]
详细说明： 请参考 快慢卡性能分析文档
python scripts/trace_analyzer.py --input <trace文件路径> [--output <报告输出路径>]
详细说明： 请参考 Host侧Trace分析文档
功能选择：
分析优化路径：
报告解读：