Moore Perf Compute v1.3.0 版本说明

1. 环境要求

OS	CPU	GPU	Driver	BIOS
Ubuntu 22.04 kernel 5.15.0-15-generic（采集与回放均支持）	x86_64	MT S5000、MT S4000	musa sdk 5.2.0	≥ 4.2.7
AIBook / AIModule / AICube（采集与回放均支持）	aarch64	M1000 GPU	M1000 1.5.0	—
Windows 10（回放或远程采集）	x86_64	—	—	—

报告 Details 页面新增 Command Line Profiler Metrics 区域，可查看通过 --metrics 指定的指标数据。
Memory Workload Analysis 新增 Memory Chart，可视化分析 GPU 内存单元。
Memory Workload Analysis 新增 Shared Memory Table，展示 Shared Load / Store Bank Conflicts 详细指标。
Memory Workload Analysis 新增 Device Memory Table，展示 Device Memory Load / Store 详细指标。
Metrics 配置页面新增 Memory Workload Analysis Chart section，可按需采集 Memory Chart 详细指标。
Metrics 配置页面新增 Memory Workload Analysis Tables section，可按需采集 Shared Memory Table 与 Device Memory Table 详细指标。
Filter 配置页面新增 Launch Capture Count，用于限制采集的 kernel launch 数量。
支持界面中文显示，可在设置页面切换中英文。

命令行输出新增 Command Line Profiler Metrics 区域，可查看通过 --metrics 指定的指标数据。
--section 新增 MemoryWorkloadAnalysis_Chart 选项，可采集 Memory Chart 详细指标。
--section 新增 MemoryWorkloadAnalysis_Tables 选项，可采集 Shared Memory Table 与 Device Memory Table 详细指标。
新增 --launch-count，分析指定数量的 kernel launch 。
新增 --launch-skip ，跳过指定数量的 kernel launch 。

对于实现中使用了 blockIdx 变量的 kernel，Static Shared Memory Per Block 指标会比实际设置多出 12 byte/block（为 Linux Driver 预留）。
Memory Table 行指标如存在四舍五入，该指标对应列展示的 Total 值可能不等于与各行展示值之和。
使用 Windows 安装向导，需要确保安装目录有写入权限。如无写入权限，当前无提示。