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systrace智能化改造，支持openEuler Intelligence智能调用
Done
#ICUGMJ
Requirement
huangbin
member
Opened this issue
2025-08-25 10:00
##【特性描述】 面向运维、开发人员，支持自然语言对接，实现启发式调优，实现3个工具接口，分别为性能劣化感知工具，慢卡定界工具，报告输出工具。 其中： 性能劣化感知工具：通过解析sysTrace采集的L0数据，即AI框架关键阶段 dataloader、forward、backward的类step时延数据，检测是否存在性能劣化现象； 慢卡定界工具：性能劣化后，开启慢卡定界，输入通信算子数据(5分钟左右)，输出故障节点，时间，覆盖计算慢、通信慢、算子下发慢、IO慢问题； 报告输出工具：在上述工具的输出基础上，整理结果，形成报告输出； 上述三个工具在EulerCopilot框架的调度下实现用户对机器训练过程性能劣化排查的任务。 【特性竞争力】 充分利用sysTrace采集的数据，对ai训练过程进行慢卡检测，提高发现问题的能力和效率 【硬件架构】 NoArch 【特性约束】 NA 【涉及仓库】 https://gitee.com/src-openeuler/sysTrace 【交付个人/团队】 A-ops团队
##【特性描述】 面向运维、开发人员，支持自然语言对接，实现启发式调优，实现3个工具接口，分别为性能劣化感知工具，慢卡定界工具，报告输出工具。 其中： 性能劣化感知工具：通过解析sysTrace采集的L0数据，即AI框架关键阶段 dataloader、forward、backward的类step时延数据，检测是否存在性能劣化现象； 慢卡定界工具：性能劣化后，开启慢卡定界，输入通信算子数据(5分钟左右)，输出故障节点，时间，覆盖计算慢、通信慢、算子下发慢、IO慢问题； 报告输出工具：在上述工具的输出基础上，整理结果，形成报告输出； 上述三个工具在EulerCopilot框架的调度下实现用户对机器训练过程性能劣化排查的任务。 【特性竞争力】 充分利用sysTrace采集的数据，对ai训练过程进行慢卡检测，提高发现问题的能力和效率 【硬件架构】 NoArch 【特性约束】 NA 【涉及仓库】 https://gitee.com/src-openeuler/sysTrace 【交付个人/团队】 A-ops团队
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Top Level: Medium
Top Level: Low
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Serious
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Secondary
Unimportant
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（hours）
参与者（2）
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https://gitee.com/src-openeuler/sysTrace.git
git@gitee.com:src-openeuler/sysTrace.git
src-openeuler
sysTrace
sysTrace
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