什么是 AI Profiling 的基于迭代锚点的差异分析？

在大规模 AI 训练/推理场景中，采集的 Timeline 数据通常高达数 GB，传统方法难以高效定位关键差异。AI Profiling 通过在训练/推理流程中嵌入迭代标记，将整个执行过程精准划分为若干独立的迭代单元，并对每个迭代分别统计损失值、计算耗时、存储开销及通信延迟等关键指标。这些指标以柱状图等形式可视化呈现，使用户能够一眼识别离群迭代，例如梯度爆炸导致的损失突变，或某次迭代中通信占比显著偏高等异常行为，从而快速定位性能抖动的根因。