diff --git a/profiler/msprof_analyze/README.md b/profiler/msprof_analyze/README.md
index 208fe4e295e817e0a8c0c6bb6100d6c480cab96b..936198e022ec95c2b3c22e00f90d962045d35306 100644
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@@ -4,90 +4,21 @@ MindStudio Training Tools工具针对训练&大模型场景，提供端到端性
 
 ## NPU性能数据采集
 
-目前MindStudio Training Tools工具主要支持对Ascend PyTorch Profiler接口采集的性能数据进行分析，请参考官方文档：[Ascend PyTorch Profiler数据采集与分析](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/80RC1/devaids/auxiliarydevtool/atlasprofiling_16_0006.html)。
+目前MindStudio Training Tools工具主要支持对Ascend PyTorch Profiler和MindSpore Profiler接口采集的性能数据进行分析，请参考官方文档：[Ascend PyTorch Profiler接口采集](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindstudio/80RC1/T&ITools/Profiling/atlasprofiling_16_0033.html)和[Ascend性能调优](https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/r2.6.0/debug/profiler.html)。
 
 ### 环境和依赖
 
-- 硬件环境请参见《[昇腾产品形态说明](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.hiascend.com%2Fdocument%2Fdetail%2Fzh%2Fcanncommercial%2F80RC22%2Fquickstart%2Fquickstart%2Fquickstart_18_0002.html)》。
-- 软件环境请参见《[CANN 软件安装指南](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.hiascend.com%2Fdocument%2Fdetail%2Fzh%2Fcanncommercial%2F80RC22%2Fsoftwareinst%2Finstg%2Finstg_0000.html%3FMode%3DPmIns%26OS%3DUbuntu%26Software%3DcannToolKit)》安装昇腾设备开发或运行环境，即toolkit软件包。
+- 硬件环境请参见《[昇腾产品形态说明](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindstudio/80RC1/ref/productform/hardwaredesc_0001.html)》。
+- 软件环境请参见《[CANN 软件安装指南](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/81RC1/softwareinst/instg/instg_0000.html?Mode=PmIns&InstallType=local&OS=Ubuntu&Software=cannToolKit)》安装昇腾设备开发或运行环境，即toolkit软件包。
 
 以上环境依赖请根据实际环境选择适配的版本。
 
 ### 版本配套说明
 
-- Ascend PyTorch Profiler接口支持AscendPyTorch 1.11.0或更高版本，支持的PyTorch和CANN以及PyTorch和Python软件版本配套关系请参见《[Ascend Extension for PyTorch插件](https://gitee.com/ascend/pytorch)》。
-- Ascend PyTorch Profiler接口支持的固件驱动版本与配套CANN软件支持的固件驱动版本相同，开发者可通过“[昇腾社区-固件与驱动](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.hiascend.com%2Fhardware%2Ffirmware-drivers%2Fcommunity%3Fproduct%3D2%26model%3D28%26cann%3D8.0.RC3.alpha003%26driver%3D1.0.25.alpha)”页面根据产品型号与CANN软件版本获取配套的固件与驱动。
-
-### 采集方式一：通过with语句进行采集
-
-```python
-import torch_npu
-experimental_config = torch_npu.profiler._ExperimentalConfig(
-    aic_metrics=torch_npu.profiler.AiCMetrics.PipeUtilization,
-    profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level1,
-    l2_cache=False
-)
-with torch_npu.profiler.profile(
-    activities=[
-        torch_npu.profiler.ProfilerActivity.CPU, 
-        torch_npu.profiler.ProfilerActivity.NPU
-    ],
-    record_shapes=True,
-    profile_memory=True,
-    with_stack=True,
-    experimental_config=experimental_config,
-    schedule=torch_npu.profiler.schedule(wait=10, warmup=0, active=1, repeat=1),
-    on_trace_ready=torch_npu.profiler.tensorboard_trace_handler("./profiling_data")
-) as prof:
-  # 模型训练代码
-  for epoch, data in enumerate(dataloader):
-      train_model_one_step(model, data)
-      prof.step()
-```
-
-### 采集方式二：start，stop方式进行采集
-
-```python
-import torch_npu
-experimental_config = torch_npu.profiler._ExperimentalConfig(
-    aic_metrics=torch_npu.profiler.AiCMetrics.PipeUtilization,
-    profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level1,
-    l2_cache=False
-)
-prof = torch_npu.profiler.profile(
-    activities=[
-        torch_npu.profiler.ProfilerActivity.CPU, 
-        torch_npu.profiler.ProfilerActivity.NPU
-    ],
-    record_shapes=True,
-    profile_memory=True,
-    with_stack=True,
-    experimental_config=experimental_config,
-    on_trace_ready=torch_npu.profiler.tensorboard_trace_handler("./profiling_data"))
-# 模型训练代码
-for epoch, data in enumerate(dataloader):
-    if epoch == 11:
-        prof.start()
-    train_model_one_step(model, data)
-    prof.step()
-    if epoch == 11:
-        prof.stop()
-```
-
-### NPU性能数据目录结构
+- Ascend PyTorch Profiler接口支持AscendPyTorch 2.1.0或更高版本，支持的PyTorch和CANN以及PyTorch和Python软件版本配套关系请参见《[Ascend Extension for PyTorch插件](https://gitee.com/ascend/pytorch)》。
+- MindSpore Profiler接口支持MindSpore 2.5.0或更高版本，支持的MindSpore和CANN以及MindSpore和Python软件版本配套关系请参见《[安装](https://www.mindspore.cn/install)》。
+- Ascend PyTorch Profiler和MindSpore Profiler接口支持的固件驱动版本与配套CANN软件支持的固件驱动版本相同，开发者可通过“[昇腾社区-固件与驱动](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.hiascend.com%2Fhardware%2Ffirmware-drivers%2Fcommunity%3Fproduct%3D2%26model%3D28%26cann%3D8.0.RC3.alpha003%26driver%3D1.0.25.alpha)”页面根据产品型号与CANN软件版本获取配套的固件与驱动。
 
-ascend pytorch profiler数据目录结构如下：
-
-```
-|- ascend_pytorch_profiling
-    |- * _ascend_pt
-        |- ASCEND_PROFILER_OUTPUT
-            |- trace_view.json
-        |- FRAMEWORK
-        |- PROF_XXX
-        |- profiler_info.json
-    |- * _ascend_pt
-```
 
 ## 安装