传统性能工具(如 CUDA Profiler、eBPF 工具等)在应对复杂 AI 作业时存在共性局限:侵入性偏强需要修改代码或重启进程、更适合短时间离线分析而非持续采集、与特定运行环境或框架版本强关联、只覆盖单一维度难以跨厂商兼容。AI Profiling 克服了这些问题,具备三大核心优势:零侵入(无需改代码、重启进程或变更容器)、全生命周期覆盖(支持迭代级持续采集)、跨厂商兼容(不限于特定 GPU 厂商)。此外它还能同时采集多维度数据并进行联动分析,大幅提升诊断效率。
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传统性能工具(如 CUDA Profiler、eBPF 工具等)在应对复杂 AI 作业时存在共性局限:侵入性偏强需要修改代码或重启进程、更适合短时间离线分析而非持续采集、与特定运行环境或框架版本强关联、只覆盖单一维度难以跨厂商兼容。AI Profiling 克服了这些问题,具备三大核心优势:零侵入(无需改代码、重启进程或变更容器)、全生命周期覆盖(支持迭代级持续采集)、跨厂商兼容(不限于特定 GPU 厂商)。此外它还能同时采集多维度数据并进行联动分析,大幅提升诊断效率。