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系统性能快速估算工具集

Napkin Math 性能估算系统性能软件工程计算机系统 Github 开源项目

Napkin Math项目集成了多种系统性能估算资源,包括操作延迟和吞吐量数据、云计算成本估算及压缩比信息等。开发者可利用这些数据快速评估系统性能,如估算高并发应用的日志存储成本。项目还提供实用技巧和参考资料,有助于进行准确的性能预估。

文档

nn-Meter - 准确预测深度神经网络边缘设备推理延迟的系统

Githubnn-Meter延迟预测开源项目深度学习神经网络边缘计算

nn-Meter是一个用于预测深度神经网络模型在边缘设备上推理延迟的系统。其核心是将模型推理分解为内核级别进行预测。系统在26000个模型的数据集上评估了4个主流平台,在移动CPU、GPU和VPU上达到较高预测精度。无需部署即可预测延迟,可用于硬件感知的神经架构搜索,并支持构建自定义设备的延迟预测器。

skyplane - 快速跨云平台数据传输工具

GithubSkyplane云存储数据传输多云支持开源项目高速传输

Skyplane是一款高效的云存储数据传输工具，支持主流云平台如AWS、Azure、IBM和GCP。通过并行传输、压缩和带宽分层技术，Skyplane实现了比传统方法快110倍、节省75%成本的数据传输。该工具适用于云内、跨云和本地到云的数据迁移场景，提供快速、经济、通用的数据传输解决方案。

AngouriMath - 开源符号代数库，支持多种编程语言的数学计算工具

AngouriMathGithub开源开源项目数学计算符号代数库跨平台

AngouriMath是一款跨平台的开源符号代数库，兼容C#、F#、Jupyter和C++等多种编程环境。这个强大的数学工具可以自动求解方程组、执行微分运算、解析数学表达式、编译公式、处理矩阵运算、计算极限值，还能将数学表达式转换为LaTeX格式。AngouriMath在科研和数据分析中可用于函数可视化和符号计算，同时也能作为软件开发中的数学计算引擎，为各类项目提供高效的数学处理能力。

tokencost - 实时追踪智能语言模型成本的精确工具

API成本计算GithubTokenCost代币计数大型语言模型开源项目集成

TokenCost为大型语言模型（LLM）API的使用成本提供精确计算，支持指令和完成计算的费用评估。此工具提供基本的成本计算并能实时监控主要LLM供应商的价格和模型更新，助力开发者和数据科学家轻松集成最新数据并进行成本管理。

mathnet-numerics - 开源数值计算库支持多种科学工程运算

.NETGithubMath.NET Numerics开源开源项目数值计算库线性代数

Math.NET Numerics是一个面向.NET和Mono的开源数值计算库。它提供广泛的数学和统计方法,涵盖特殊函数、线性代数、概率模型等领域。该库支持C#和F#,可与Intel MKL等原生实现集成以提升性能。采用MIT许可证,适用于开源和专有项目。Math.NET Numerics为科学计算、工程应用和日常使用提供灵活的数值计算基础。

llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解

AIGPUGithubLLMOpenAIRay开源项目

该项目汇集了LLM开发中的重要数据和见解，包括提示工程、模型训练和GPU内存管理等方面。内容涵盖成本比率、训练费用和GPU内存要求，为开发者提供决策参考和资源优化指导。这些信息有助于快速评估和理解LLM开发的关键因素，是大语言模型开发者的实用参考资料。

aperture - 一个专为速率限制而设计的分布式负载管理平台

FluxNinja ApertureGithub优先级开源项目缓存负载管理限流

Aperture 提供限流、缓存和请求优先级管理功能，提升云应用的可靠性与性能，并优化成本和资源利用。通过三步集成实现标签定义、工作负载包装及策略配置与监控。支持与API网关、服务网格和中间件的集成，具备全局限流、并发控制、API配额管理和缓存功能，确保服务稳定和用户体验优先。

zipkin - 分布式追踪系统提升微服务架构性能

GithubZipkin分布式追踪系统开源项目微服务架构性能监控故障排查

Zipkin是一个分布式追踪系统，专注于收集和分析微服务架构中的时序数据。它提供追踪数据的收集、存储和可视化功能，支持多种后端存储和传输协议。通过直观的UI界面，Zipkin展示请求在服务间的流转路径和时间分布，并生成服务依赖图。这些特性有助于开发者快速定位性能瓶颈和错误源。Zipkin易于集成，兼容多种编程语言和框架，是优化微服务架构性能的实用工具。

MathPile - 数学预训练数据集

GithubMathPile开源项目数学推理数学语料库预训练高质量数据

本页面介绍了MathPile，这是一个专注于数学领域的高质量大规模预训练数据集，包含约95亿个标记。MathPile整合了来自教科书、arXiv、Wikipedia等多种来源的数据，确保了内容的多样性和覆盖面。项目注重数据质量，采用严格的预处理和过滤，并提供详细的数据文档和质量注释。MathPile旨在提升语言模型在数学推理方面的能力，同时页面也提供了项目的最新动态、技术报告、使用限制和许可证信息。

interactive_latencies - 可交互式延迟参考表助力系统性能优化

Githubcheat.sh交互延迟开源项目拉取请求终端版本网页发布

interactive_latencies 是一个开源项目，提供可交互式的延迟参考表。该项目展示了各种操作的延迟时间，包括网页和终端版本，便于开发者和系统设计师理解并优化系统性能。项目支持社区贡献，通过 pull request 机制持续更新内容，为系统效率优化提供参考数据。

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