导言
训练 profiling 通常围绕 forward、backward、optimizer 和通信几类稳定阶段展开；推理 profiling 则更像一条被压扁的多层时间带：prefill、decode、spec decode、采样、图模式、host 同步、调度空隙和特殊融合算子会叠在同一个 step 里。
这篇文章用一次 vLLM-Ascend trace 作为样本，先把 Free、vllm::gdn_attention_core、FusedInferAttentionScore、GemmaRmsNorm、fused_sigmoid_gating_delta_rule_update_kernel_0、aclnnInplaceUniform_DSARandomUniform_DSARandomUniform 这些名字拆开，再总结一套以后跟踪新模型融合算子的 checklist。