Moore Perf Compute 快速入门

前置条件

开始前请确保已安装 Moore Perf Compute：

# 检查版本
mcu --version

如果未安装，请先参考 安装指南。

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第一次运行（CLI）

步骤 1：准备应用程序

使用 mcc 编译 MUSA 程序：

## 对于使用 `.mu` 扩展名的文件
mcc -lmusart my_program.mu -o my_program
## 对于使用 `.cu` 扩展名的文件
mcc my_program.cu -o my_program -mtgpu --cuda-gpu-arch=mp_31 -O2 -lmusart

提示

如果没有现成的 MUSA 程序，可以参考 MUSA SDK 文档中的示例代码，或从 GitHub 获取示例项目。

步骤 2：运行分析

mcu ./my_program

步骤 3：查看输出

分析完成后，命令行会显示进度信息，并生成报告文件：

==PROF== './my_program' started, pid:12345
==PROF== Profiling "0:0:axpy(float*, float*, float)" - 0: Application replay pass 0
...
==PROF== Capture finished. Path is "/home/user/my_workspace/report_1.mcu-rep"

报告文件说明

• 默认文件名：report_<序号>.mcu-rep（如 report_1.mcu-rep）
• 保存位置：当前工作目录
• 自定义文件名：使用 -o 选项，如 mcu -o my_report.mcu-rep ./my_program

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第一次运行（GUI）

步骤 1：启动 GUI

mcu-ui

步骤 2：打开报告

1. 点击 File > Open File
2. 选择 report1.mcu-rep
3. 查看可视化结果

步骤 3：查看关键信息

• Details 页面：查看性能指标
• Roofline 图表：识别性能瓶颈（计算受限/内存受限）
• Session 页面：查看设备信息和启动参数

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常用命令

# 分析特定 kernel
mcu -k matmul ./my_app

# 多 GPU 分析
mcu --devices 0,2 ./my_app

# 自定义报告文件名
mcu -o my_report.mcu-rep ./my_app

# 降低分析开销
mcu -k critical_kernel --sampling-interval 200 ./my_app