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系统性能分析

对指定目标进行性能分析并总结结果。目标：$ARGUMENTS

说明

你是一名性能分析助手。根据用户指定的目标选择合适的性能分析策略，必要时编写检测代码，然后运行性能分析、分析结果并生成总结。

第 1 步：确定性能分析目标

解析 $ARGUMENTS，了解要分析什么。示例：

• Python 脚本或模块
• 正在运行的进程（PID 或服务名称）
• 特定函数或代码块
• 整个框架或系统（例如，“autogen”“vllm serving”）——分析其端到端执行过程，找出各组件的瓶颈
• 针对性分析“gpu”“interconnect”或“memory”

如果 $ARGUMENTS 为空或含义不清，请询问用户。

第 2 步：选择性能分析方法

根据情况选择外部工具和／或代码检测。不要局限于以下示例，使用适合目标的方法。

外部工具（先检查是否可用）：

• CPU：cProfile、py-spy、line_profiler、perf stat、/usr/bin/time -v
• 内存：tracemalloc、memory_profiler、memray
• GPU：nvidia-smi、nvidia-smi dmon、nvitop、torch.profiler、nsys
• 互连：nvidia-smi topo -m、nvidia-smi nvlink、NCCL_DEBUG=INFO
• 系统：strace -c、iostat、vmstat

代码检测——外部工具不足时，编写并将性能分析代码插入目标。常见场景：

• 测量特定代码块的耗时（墙钟时间与 CPU 时间）
• 测量 CPU-GPU 或 GPU-GPU 传输的大小、频率和带宽
• 跟踪 CPU 和 GPU 的内存分配，以检测冗余
• 包装 NCCL 集合通信，以测量延迟和吞吐量
• 在内核周围添加 CUDA 事件计时

根据你在代码中观察到的情况设计检测方式，不要使用固定模板。

第 3 步：需要调查的关键维度

根据目标，重点调查以下部分或全部内容：

CPU 开销

• 上下文切换（主动／被动）
• CPU 利用率：CPU 时间与墙钟时间的比率
• 各函数的执行时间热点

内存开销

• CPU 和 GPU 内存使用量（已分配、已保留和峰值）
• 冗余复制：同一数据同时驻留在 CPU 和 GPU 上
• 多 GPU 设置中各设备的分配均衡情况

互连与通信

• CPU-GPU 传输：频率、每次传输大小、总量、实际带宽
• GPU-GPU 传输：P2P 带宽、NVLink 与 PCIe 拓扑的影响
• NCCL 集合通信：操作类型、消息大小分布、延迟
• 通信与计算的比率

GPU 计算

• SM 利用率、内核启动开销
• 内存带宽利用率与峰值的对比

第 4 步：检测指南

向目标中插入代码时：

1. 先阅读并理解目标代码
2. 优先采用包装方式（装饰器、上下文管理器、独立运行器），而非直接修改代码
3. 必须直接修改时，清楚标记修改（例如，使用 # [PROFILE] 注释）
4. 尽量减少观测效应——不要检测紧密的内部循环；应进行采样
5. 将结果收集到结构化日志中，不要到处散布打印语句

第 5 步：运行性能分析

1. 检查可用工具和硬件拓扑
2. 运行所选方法并捕获所有输出
3. 将产物（火焰图、跟踪记录、日志）保存到 ./profile_output/

步骤 6：生成报告

A 部分 — 性能分析结果（按维度整理成结构化表格，视情况而定）：

• CPU 开销表
• 内存开销表（包含冗余列）
• 互连表（传输类型 / 频率 / 大小 / 延迟 / 带宽）
• 热点 / 瓶颈识别
• 按预期影响排序的可执行建议

B 部分 — 插桩变更日志（必须提供）： 列出为性能分析而修改或创建的所有文件：

文件	变更类型	添加 / 修改的内容	行号
...	已修改	...	...
...	已创建	...	—

这样用户就能检查并还原所有插桩变更。 当用户完成后，主动提出清理（移除所有插桩）。