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以下是改写后的表述，保持原意但采用不同的表达方式：
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GPU计算效率评估（FLOPs基准法） 该方法通过对比实际测量值与硬件标称值来评估GPU使用效率。具体计算公式为：GPU利用率=实测FLOPs值/显卡理论FLOPs峰值。其中，实测值可通过DeepSpeed Flops Profiler工具获取。例如：当测得实际计算能力为100TFLOPS，而使用的A100显卡理论峰值为312TFLOPS时，计算得出GPU实际利用率为32.05%。
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吞吐量对比评估法 该方法基于文献公布的基准吞吐量数据进行计算。计算公式为：GPU利用率=系统实际吞吐量/文献标称吞吐量（假设文献数据为100%利用率状态）。示例场景：实测处理速度为3样本/秒，使用4张显卡且最大序列长度为2048时，单卡吞吐量为1536token/秒；参照LLaMA论文中7B模型的基准吞吐量3300token/秒/GPU，可计算出当前GPU利用率为46.54%。
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运行时性能剖析法（PyTorch Profiler） 该方法通过集成式性能分析工具进行深度监测。使用PyTorch Profiler可捕获包括Tensor Core利用率在内的多项指标（如显示30%利用率），并通过TensorBoard可视化分析结果。该工具能全面记录CPU操作耗时、CUDA内核执行时间、内存使用情况等数据。典型实现代码如下：
from torch import profiler
with profiler.profile(activities=[profiler.ProfilerActivity.CPU, profiler.ProfilerActivity.CUDA],on_trace_ready=profiler.tensorboard_trace_handler('./log')
) as prof:training_process(args)
注意需预先安装torch-tb-profiler组件。该方法因其能提供最全面的训练过程诊断信息，被列为优先推荐方案。
注：三种方法中，第三种方案因其能提供函数级时间消耗分析和硬件单元利用率详情，最具诊断价值。