准备分析文件

PyPTO Toolkit 不负责采集或生成 PyPTO 运行记录；它负责读取框架已经输出的文件并提供可视化。输入文件越完整，可展示的信息越丰富。

运行时文件

文件	能否独立打开	作用
chip_swimlane_records.json	是	提供任务、Core、Scheduler、Orchestrator 和时间信息
serving-strace-swimlane.json	是	提供 Serving 任务时序，并按 WorkerProcess 汇总任务数量和耗时
deps.json	是	提供任务 DAG、Tensor 信息和泳道依赖连线
name_map*.json	有条件	提供 Func ID 到函数名的映射，并结合泳道生成函数性能表
CPM_static*.json	否	为泳道提供已经计算出的静态关键路径任务
CPM_observed*.json	否	为泳道提供已经计算出的观测关键路径任务

建议目录：

dfx_outputs/
├── chip_swimlane_records.json
├── deps.json
├── name_map_<timestamp>.json
├── CPM_static.json             # 可选
└── CPM_observed.json           # 可选

serving-strace-swimlane.json 可以独立打开，不依赖上述 Chip Swimlane 关联文件。

打开泳道文件时，插件会尝试读取同目录中的 deps.json 和 name_map*.json：

chip_swimlane_records.json
├── deps.json       → 任务依赖、kernel_ids、Func ID
└── name_map*.json  → Func ID 到函数名

缺少关联文件时的影响：

• 缺少 deps.json：无法完整恢复 Func ID，也不会显示数据依赖连线；
• 缺少 name_map*.json：部分任务只能显示 ID，不能显示函数名；
• 缺少 CPM 文件：不能选择相应关键路径高亮模式；
• 只有 name_map*.json 而没有泳道文件：函数性能表无法计算耗时。

IR Pass 快照

IR Pass Trace 要求目录名以 passes_dump 开头，且目录中包含连续编号的 Python 快照：

passes_dump_<timestamp>/
├── 00_frontend.py
├── 01_PassA.py
├── 01_PassA.log       # 可选，展示该 Pass 的 warning
├── 02_PassB.py
└── 03_PassC.py

约束如下：

• 必须存在 00_frontend.py；
• 后续文件名应符合 NN_<PassName>.py；
• Pass 序号从 1 开始连续，不能缺号或重复；
• 同名 .log 文件可选。

同一个 pass dump 也可以使用 memory_map 进行内存复用分析，查看每个 MemRef 的地址范围和生命周期。