什么是Profiling Data？
Profiling Data是DeepSeek开源的训练和推理框架的性能分析数据，基于PyTorch Profiler捕获程序运行过程中的详细信息，用于分析和优化软件性能。通过Profiling Data，开发者可以快速定位性能瓶颈，分析资源利用率和通信模式，从而优化代码实现和并行策略。
Profiling Data的主要功能包括：
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性能瓶颈定位：快速找出程序中最耗时或最耗资源的部分。
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资源利用分析：评估CPU、GPU、内存等硬件资源的使用情况，避免资源浪费。
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通信模式分析：在分布式系统中，分析节点之间的通信模式和延迟，优化通信策略。
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优化指导：为代码优化提供数据支持，帮助开发者选择合适的优化策略，例如并行化和缓存优化。
Profiling Data的推理过程
Profiling Data支持两种主要的推理过程：
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预填充（Prefilling）：基于EP32和TP1（与DeepSeek V3/R1的实际在线部署一致），提示长度为4K，每个GPU的批次大小为16K个token。通过两个微批次重叠计算和全连接通信，确保注意力计算负载平衡。
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解码（Decoding）：基于EP128和TP1，提示长度为4K，每个GPU的批次大小为128个请求。与预填充类似，解码也使用两个微批次重叠计算和全连接通信。不同的是，解码阶段的全连接通信不会占用GPU SMs，系统会在计算完成后等待通信完成。
Profiling Data的应用场景
Profiling Data在以下场景中表现出色：
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定位性能瓶颈：快速找出程序中最耗时或最耗资源的部分。
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指导性能优化：根据数据调整策略，提升计算和通信效率。
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分析资源利用：评估硬件资源的使用情况，避免浪费。
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优化系统架构：根据运行数据调整分布式系统的配置和通信策略。
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检测性能回归：对比不同版本的性能数据，确保优化有效且无性能下降。
如何使用Profiling Data？
Profiling Data的使用非常简单，下载后可以直接在Chrome或Edge浏览器中通过chrome://tracing或edge://tracing打开，进行可视化分析。通过Profiling Data，开发者可以直观地看到程序运行过程中的时间消耗、资源利用率和通信模式等关键指标。
Profiling Data的项目地址
Profiling Data的GitHub仓库地址为：https://github.com/deepseek-ai/profile-data。开发者可以在这里下载数据集、查看文档并参与社区协作。
总结
Profiling Data是DeepSeek开源的性能分析工具，为开发者提供了一套全面的性能分析解决方案。通过Profiling Data，开发者可以快速定位性能瓶颈、优化资源分配、提升系统效率。无论是模型训练还是推理过程，Profiling Data都能帮助开发者实现高效的性能优化。如果你正在寻找一款强大的性能分析工具，不妨试试DeepSeek的Profiling Data！
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