快速上手¶

本节以一次典型的 PyPTO 3.0 分析过程为例。

1. 打开输出目录¶

使用 VS Code 打开包含 PyPTO 输出文件的工作区。典型结构如下：

build_out/
└── <case>/
    ├── dfx_outputs/
    │   ├── chip_swimlane_records.json
    │   ├── deps.json
    │   ├── name_map_<timestamp>.json
    │   ├── CPM_static.json             # 可选
    │   └── CPM_observed.json           # 可选
    └── passes_dump_<timestamp>/
        ├── 00_frontend.py
        ├── 01_<PassName>.py
        └── 02_<PassName>.py

关联文件尽量保持在同一目录。插件会自动使用 deps.json 和 name_map*.json 为泳道任务补充函数名及依赖信息。

2. 查看运行时泳道¶

在资源管理器中右键 chip_swimlane_records.json，选择 PyPTO Toolkit：打开文件。插件会根据文件实际包含的记录生成 Worker、Scheduler 和 Orchestrator 等视图。

打开 Chip Swimlane

点击一个任务可以查看执行时间、Ring/Task ID、函数信息以及前后驱关系。若缺少关联文件，泳道仍可打开，但部分名称或依赖连线会降级显示。

3. 查看 Serving Strace 泳道（可选）¶

如果输出中包含 serving-strace-swimlane.json，右键该文件并选择插件打开入口。性能面板会按 WorkerProcess 展示任务数量及平均、最大和最小耗时。

4. 查看任务依赖¶

右键同目录中名称精确为 deps.json 的文件并选择插件打开入口。可以搜索任务、切换布局，并在 Full、Reduced、Omitted 等边模式之间切换，以检查冗余依赖。

5. 查看 IR Pass 变化¶

在资源管理器中右键名称以 passes_dump 开头的目录，选择 IR Pass Trace 入口。左侧选择 Pass 后，右侧会显示该 Pass 前后快照的差异。

打开 IR Pass Trace

6. 分析内存复用¶

使用 memory_map 处理对应的 pass dump，可以生成交互式的片上内存 HTML 地图。横轴显示地址，纵轴向下显示生命周期；每个 tile 展示其 MemRef 占用的字节范围和存活区间。