likwid

开源高性能计算性能分析工具

Likwid是一个开源的高性能计算性能分析工具套件,支持多种处理器和GPU,运行于Linux系统。它提供硬件拓扑分析、性能计数器监控、能耗测量等功能,帮助开发者分析和优化应用性能。Likwid以命令行工具和库的形式提供,使用简单,功能强大,是高性能计算领域重要的性能分析工具。

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介绍相关项目

taskflow - 现代C++并行和异构任务编程库Taskflow

GPU加速GithubTaskflow任务图并行编程开源项目异步编程

Taskflow是一个C++任务编程库，专注于并行和异构计算。它通过简洁的API支持静态和动态任务图构建、条件执行和GPU加速。Taskflow提供可视化和分析工具，有助于程序优化。该库在性能和可扩展性方面表现优异，适用于各类并行计算场景，已在学术和工业项目中得到应用。

cpuinfo - 多架构CPU信息检测库支持跨平台和指令集识别

CPU信息Github开源项目拓扑检测指令集检测缓存检测跨平台

cpuinfo是一个跨平台的CPU信息检测库，支持主流操作系统和处理器架构。该库能够识别指令集、SoC和核心信息、缓存信息以及拓扑信息，提供现代C/C++接口。cpuinfo代码质量高，经过大量实际设备测试，并支持异构核心系统。采用简化BSD开源许可证发布。

collectd - 轻量级多功能系统信息收集守护进程

Githubcollectd开源项目性能指标插件系统数据收集系统监控

collectd是一个轻量级守护进程,用于定期收集系统信息并提供多种方式存储和监控数据。它可收集CPU、内存、磁盘、网络等众多系统指标,并支持输出到多种目标。采用插件化架构,collectd兼容大量输入和输出插件,具有很高的灵活性和扩展性。作为开源项目,collectd在系统监控和数据采集领域得到广泛应用。可用于服务器性能监控、网络流量分析、应用程序性能跟踪等多种场景。

gpustat-web - 实时多节点GPU状态监控工具

GPU监控GithubPython工具SSH连接Web界面gpustat-web开源项目

gpustat-web是一个跨节点GPU状态监控工具，基于gpustat开发。它支持实时网页更新、静态HTML、纯文本和ANSI彩色文本等多种输出格式。通过SSH连接远程主机，支持SSL/TLS加密，并可自定义命令显示CPU使用率等额外信息。虽处于alpha阶段，但已成为多GPU集群管理的实用工具。

bandwhich - 实时监控网络流量的开源命令行工具

CLI工具Githubbandwhich开源项目网络监控跨平台

bandwhich是一个开源的命令行工具，可实时显示按进程、连接和远程IP/主机名划分的网络使用情况。该工具通过嗅探网络接口并与系统信息交叉引用，支持Linux、macOS和Windows平台。bandwhich为用户提供直观的网络流量可视化，便于监控和分析网络活动。

lida - 自动生成数据可视化和信息图表的跨平台库

GithubLIDA信息图表可视化生成大语言模型开源项目数据摘要

LIDA是一款库，利用多种大语言模型自动生成和编辑数据可视化与信息图表。它兼容多种编程语言和可视化库，功能包括数据总结、目标生成、可视化生成与编辑、解释、评估和修复。LIDA将可视化视为代码，并提供简洁的API，帮助用户轻松生成和管理高质量的可视化内容。

pyinstrument - Python代码性能分析与优化工具

GithubPythonprofilerpyinstrument代码优化开源项目性能分析

Pyinstrument是一个Python性能分析工具,通过采样识别程序中耗时部分。它支持异步代码分析,提供HTML和控制台输出,可隐藏第三方库代码以突出显示用户代码。Pyinstrument还具有时间线模式和自定义渲染选项,有助于开发者发现性能瓶颈并优化Python程序。

quickwit - 云原生搜索引擎助力可观测性数据管理

GithubQuickwit云原生可观测性开源开源项目搜索引擎

Quickwit是一款专注于可观测性数据管理的云原生搜索引擎。它支持日志、追踪和指标等场景，提供全文搜索和聚合查询功能。Quickwit兼容Elasticsearch API，集成Jaeger和OTEL，在云存储上实现亚秒级搜索。其特点包括计算与存储分离、多租户支持、多数据源接入和企业级功能。作为开源项目，Quickwit可替代Datadog和Elasticsearch等商业解决方案。

cpufetch - 多平台支持的CPU信息可视化命令行工具

CPU信息Githubcpufetch命令行工具开源项目系统架构

cpufetch是一款C语言开发的命令行工具，用于清晰展示CPU信息。支持x86_64、ARM、PowerPC和RISC-V等多种架构，适用于Linux、Windows、macOS等操作系统。工具可自定义输出颜色，支持包管理器安装或源码编译。除基本CPU信息外，还能识别特定微架构，为用户提供详细硬件数据。该工具提供了图形化输出，使CPU信息更易理解。适用于多种场景，如系统性能分析、硬件兼容性检查等。cpufetch持续更新以支持新的CPU架构，是一个活跃的开源项目。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

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