cpuinfo

多架构CPU信息检测库支持跨平台和指令集识别

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。

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介绍相关项目

opencv-mobile - 优化轻量化的OpenCV库适配多平台移动与桌面系统

Githubopencv-mobile开源项目移动设备计算机视觉跨平台预构建包

opencv-mobile是OpenCV库的轻量级优化版本,专为移动和嵌入式设备设计。该项目支持Android、iOS、ARM Linux等多种平台,提供2.4、3.4和4.10三个主要版本。通过精简库体积并保留核心功能,使其更适合资源受限环境。opencv-mobile将OpenCV库的体积缩小了90%以上,Android版从292MB减少到17.7MB,iOS版从207MB减少到3.97MB,同时保留了核心计算机视觉功能。所有二进制文件均在GitHub Actions上公开编译,确保代码透明和安全性。

llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎支持多平台高性能部署

AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理

llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。

sysbench - 灵活可扩展的多线程基准测试工具支持多种系统性能评估

Githubsysbench基准测试多线程开源项目性能测试数据库

sysbench是一款基于LuaJIT的多线程基准测试工具,具有高度可扩展性。它不仅适用于数据库性能测试,还能模拟各种复杂工作负载。sysbench内置了OLTP、文件I/O、CPU、内存等多种基准测试,支持高并发场景,并提供详细的性能统计。用户可通过Lua脚本轻松创建自定义测试。该工具支持Linux、macOS和Windows Subsystem for Linux等主流平台。

liquidctl - 开源跨平台液冷系统管理工具

Githubliquidctl命令行界面开源项目液冷控制设备驱动跨平台工具

liquidctl是一款开源的跨平台工具,用于管理液冷系统和其他计算机设备。它支持多种品牌的AIO液冷器、风扇控制器和LED控制器等硬件。通过命令行接口,可以列出设备、初始化、调整风扇曲线和设置LED灯效。liquidctl还可集成到其他程序和脚本中实现自动化。该工具兼容Linux、macOS和Windows等操作系统,提供统一的设备管理体验。

coroot - 开源智能可观测性平台全方位洞察系统性能

CorootGithubeBPF可观测性应用监控开源项目性能分析

Coroot是一个开源的智能可观测性平台，利用eBPF技术自动收集系统数据，无需代码修改。该平台提供服务地图、应用健康摘要、分布式追踪、日志分析和性能剖析等功能。Coroot可自动识别大部分系统问题，并具备部署跟踪和成本监控功能，协助开发人员快速诊断和解决问题，提升应用性能。

dash-infer - 面向x86和ARMv9的高性能大语言模型推理引擎

CPU优化DashInferGithubLLM推理开源项目模型量化高性能计算

DashInfer是一款针对x86和ARMv9硬件架构优化的C++推理引擎，支持连续批处理和NUMA感知功能。该引擎可充分发挥现代服务器CPU性能，支持推理参数规模达14B的大语言模型。DashInfer采用轻量架构，提供高精度推理和标准LLM推理技术，兼容主流开源大语言模型，并集成了量化加速和优化计算内核等功能。

rknn-cpp-Multithreading - RK3588/RK3588S多线程NPU推理加速框架

GithubNPURK3588RKNNYOLOv5多线程开源项目

rknn-cpp-Multithreading项目提供了一个针对RK3588/RK3588S的多线程NPU推理加速框架。通过线程池异步操作rknn模型，显著提高了NPU使用率和推理速度。项目优化了YOLOv5s模型，采用ReLU激活函数，进一步提升了性能。提供了详细的使用说明和不同线程数下的性能测试结果，便于用户参考和应用。

PcapPlusPlus - 跨平台网络数据包分析与处理的C++开源库

C++库GithubPcapPlusPlus多平台开源开源项目网络数据包

PcapPlusPlus是一个开源的跨平台C++库,为网络数据包的处理提供全面解决方案。它集成了libpcap、WinPcap等多种数据包处理引擎,支持大量网络协议的解码和构造。该库在Linux、MacOS、Windows等平台上表现出色,提供数据包捕获、解析、创建,PCAP文件读写,以及TCP重组、IP分片重组等高级功能。PcapPlusPlus以其高效性和易用性,成为网络编程和安全分析领域的重要工具。

ai.deploy.box - 多平台支持的深度学习模型推理工具箱

AI工具箱AiDBGithub开源项目推理框架模型部署深度学习

AiDB是一个方便的C++深度学习模型部署工具，兼容ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO等主流推理框架。该工具简化了多框架的集成，通过统一接口支持多平台操作，如Linux、MacOS和Android，以及多种编程语言如Python、Lua和Go。项目包含丰富的部署实例和演示，帮助用户快速进行模型部署。

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