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gpustat

简洁高效的NVIDIA GPU监控工具

gpustat是一款专为NVIDIA显卡设计的GPU监控工具。它提供简洁的输出,支持实时监控、进程信息显示和JSON输出等功能。通过pip可以轻松安装,并且提供多种命令行选项以自定义显示内容。gpustat兼容Python 3.6+,要求NVIDIA驱动450.00或更高版本。这个工具适用于GPU资源管理和性能监控。

btop - 跨平台系统资源监控工具btop
Githubbtop++命令行工具开源软件开源项目性能监控系统资源监控
btop是一款支持Linux、macOS和BSD系统的开源系统资源监控工具。它提供直观的用户界面,实时显示CPU、内存、磁盘、网络和进程使用情况。btop支持全面的鼠标操作,提供进程树视图和自定义主题,还能监控GPU。采用C++开发,性能优异,适合系统管理员和普通用户使用。
cupy - GPU加速的Python科学计算库
CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目
CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库,与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行,提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性,使现有代码易于迁移到GPU上,同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外,CuPy还提供对底层CUDA功能的访问,允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算,还广泛应用于数据分析、深度学习等领域,为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。
statshouse - 高可用可扩展的多租户监控系统
GithubStatsHouse可扩展性多租户开源项目监控系统高可用性
StatsHouse是一款高性能的多租户监控系统,具有高可用性和可扩展性。它提供1秒高分辨率和5秒低延迟的数据处理能力,支持长期指标存储和自动降采样。系统易于操作,具有内置UI和Grafana插件,适用于大规模分布式环境的实时监控。StatsHouse在VK.com的生产环境中每秒处理12亿个指标,使用ClickHouse作为主要数据存储,并支持多种编程语言的客户端集成。
statping - 开源网站和应用状态监控平台
GithubStatping应用监控开源项目状态监控网站监控
Statping是一款开源的网站和应用状态监控平台。它能自动获取应用状态并生成美观的状态页面,支持多种数据库和操作系统。Statping提供移动应用、自定义通知、API等功能,适用于各类项目监控。其特点是部署简单、轻量快速,可快速构建专业的状态监控页面。
iGlance - 实时监控Mac系统性能的菜单栏工具
GithubMac应用iGlance开源软件开源项目性能监测系统监控
iGlance是一款Mac菜单栏系统监控工具,可实时显示CPU利用率、温度、内存使用、网络流量和风扇速度等数据。该工具支持自定义显示项目,并提供低电量通知、深浅色模式适配等功能。iGlance为用户提供了便捷的系统性能监控方案。
gpu.cpp - 简化跨平台GPU计算的轻量级库
C++库GPU计算GithubWGSLWebGPU开源项目跨平台
gpu.cpp是一个轻量级C++库,专注于通用原生GPU计算。它利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口,支持在多种硬件上运行GPU代码。该库提供高效API,实现快速编译和运行周期,并最小化依赖。适用于GPU算法开发、神经网络实现、物理模拟等需要便携GPU计算的项目。gpu.cpp简化了个人设备上的GPU编程,让开发者能专注于算法实现。
dstack - 轻量级AI模型管理工具,兼容Kubernetes与主流云服务
AI模型管理GithubGoogle Cloud TPUNVIDIA GPUdstack云提供商开源项目
dstack是一款轻量级工具,专为AI模型的开发、训练和部署而设计,可以作为Kubernetes的替代品。支持NVIDIA GPU和Google Cloud TPU,并兼容多种云服务提供商(如AWS、GCP、Azure等)和本地集群。dstack使用简单,无论是在云端还是本地,都能轻松配置和管理集群。其最新版本不断更新,提供高效便捷的体验。
grafana - 开源监控与可观测性解决方案
GithubGrafana可视化开源平台开源项目数据分析监控
Grafana是一款开源的监控和可观测性平台,支持查询、可视化和分析来自多个数据源的指标。它提供灵活的图表、动态仪表板、指标和日志探索以及警报功能。Grafana适用于创建和共享数据驱动的仪表板,满足各种监控和分析需求。该平台支持多种可视化方式,包括实时指标监控、日志分析和动态数据展示。
pprofile - Python高精度性能分析工具
GithubPythonpprofile开源项目性能分析线程感知统计分析
pprofile是一款纯Python实现的性能分析工具,支持行级粒度和线程感知分析。它提供确定性和统计性两种分析模式,可输出多种格式报告。pprofile适用于短时间运行的代码分析,帮助开发者快速定位性能瓶颈。
gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目
GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
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