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本文介绍了在NPU环境下使用Profiling工具进行强化学习模型性能优化的方法。主要内容包括：1）Profiling配置的三部分结构（全局控制、角色控制和具体采集行为）；2）实践案例展示E2E和离散两种采集模式；3）MindStudio Profiler Analyze工具的使用，特别是性能对比功能；4）精细化采集策略，通过schedule类参数控制采集行为。文章提供了详细的配置示例和可视化结果
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