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Support the Equivalent of profiler.key_averages(group_by_stack_n=n)

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#294 aperta il 3 set 2025

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The pytorch profiler can aggregate runtimes by the operation and its traceback via key_averages(group_by_stack_n=n): https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/profiler.html#print-profiler-result

Identifying the top operators / kernels and their source user Python code is helpful to find the main bottlenecks and perform targeted optimizations. Does HTA support something equivalent, or could you shed some light on implementing one? Thanks!

I also found get_aten_op_kernels_and_delay(), but seems like it traces down from aten ops only instead of source user training code.

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Direzione di ricerca
Studia come funziona key averages(group by stack n) del profiler PyTorch e determina se HTA può sfruttare i dati di traccia esistenti per fornire un'aggregazione simile dello stack di chiamate. Esplora la fattibilità di aggiungere un metodo per aggregare i tempi di esecuzione dei kernel CUDA e degli operatori ATen raggruppati per frame dello stack utente.
Tech stack
pythonpytorch
Dominio
backendperformance
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
Mezza giornata
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
PythonPyTorch
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
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