openTPU 除了 RTL 和编译器，还提供了一套主机端工具。这三个工具的设计思路值得单独说。
otpu-chat 交互式推理。用它直接和跑在加速器上的模型对话。
用途很直接：验证端到端链路是否通，以及实际体验解码速度。
otpu-smi 实时监控。名字明显是在向 nvidia-smi 致敬，功能定位也类似——看设备当前状态。
对于这种「每次数据搬运都是显式指令」的架构，实时监控能直接看出数据通路有没有卡住。
otpu-lens 浏览器端的性能分析器。这是三件套里最有意思的一个。
它能从 RTL、模拟器或者真卡重放一次运行，在浏览器里画出 roofline 图、时间线，以及逐指令的表格。
为什么 Lens 值得单独讲 大部分加速器的性能分析是黑盒的——有 cache、有乱序调度，你看不到周期到底花在哪。
openTPU 没有 cache 也没有隐藏调度，所以它能把每一次数据移动都展示出来。Lens 的作用是把这个架构优势转化成可读的信息。
官方 README 说得很直白：如果你想理解一个 AI 加速器怎么工作，从 Python 里的 matmul 一直到导线，这是个好的起点。
roofline 图怎么看 roofline 会把你的 kernel 画在「算力上限」和「带宽上限」两条线构成的图里。
落在带宽线下方，说明瓶颈在内存搬运，优化方向是减少数据移动。落在算力线下方，才需要考虑计算效率。
openTPU 实测 DRAM 利用率 82% 到 94%，明显是带宽受限。这意味着大部分优化应该冲着数据复用去做。
没有硬件也能用 Lens 可以从模拟器重放。也就是说，你不用买 Kintex-7 板子就能看到完整的性能分析视图。这对学习和预研非常友好。
实践建议 先跑模拟器版本，用 Lens 看一遍默认 kernel 的 roofline 位置，建立直觉。然后再试着改 kernel，看 roofline 上的点怎么移动。
这个反馈循环很快，而且不依赖硬件，是理解加速器性能特征最经济的方式。
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