HolisticTraceAnalysis

高效分析分布式训练性能瓶颈的开源工具

性能分析分布式训练 PyTorch GPU HolisticTraceAnalysis Github 开源项目

HolisticTraceAnalysis是一款开源性能分析工具，用于识别分布式训练中的性能瓶颈。它分析PyTorch Profiler收集的跟踪数据，提供时间分解、内核分析、通信计算重叠等功能。支持Linux和Mac系统，适用于Python 3.8及以上版本。开发者可通过该工具深入分析和优化分布式训练性能。

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介绍相关项目

Trace - 创新AutoDiff工具助力AI系统端到端训练

AI系统GithubPyTorchTrace优化开源项目自动微分

Trace是微软开发的创新AutoDiff工具，旨在实现AI系统的端到端训练。该工具通过捕获和传播执行轨迹，扩展了反向传播算法的应用范围。Trace作为Python库，支持直接编写代码并优化特定部分，类似于PyTorch的使用方式。它可处理多种反馈类型，如数值奖励、损失函数、自然语言文本和编译器错误。Trace为AI系统优化提供了灵活且强大的解决方案，适用于各种复杂的AI训练场景。

traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架

GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习

TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。

tracy - 纳秒级精度的多功能性能分析工具

GithubTracy Profiler多语言支持实时监控开源项目性能分析远程遥测

Tracy是一款专业的性能分析工具，主要用于游戏和其他应用程序。它具备纳秒级精度的CPU、GPU分析能力，可监控内存分配和锁定情况。该工具还支持上下文切换追踪和自动截图。Tracy兼容C、C++、Lua、Python等多种编程语言，并支持主流图形API。通过实时远程遥测和混合帧采样分析，Tracy能够为开发者提供全面的性能数据。

btrace - 高效Android应用性能分析工具

Android开发Githubbtrace开源项目性能优化性能监控跟踪工具

btrace是一款开源的Android应用性能分析工具。它支持Windows平台，采用Java脚本语言，无需Python环境。通过优化数据处理，btrace大幅降低了内存占用和性能损耗。新增的渲染、Binder和线程创建等监控功能，为开发者提供全面的性能分析。btrace集成简单，配置灵活，是Android应用性能优化的有力工具。

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。

uptrace - 开源APM工具Uptrace 实现全面应用监控与性能优化

ClickHouseGithubOpenTelemetry分布式追踪开源APM开源项目监控系统

Uptrace是一个开源应用性能监控(APM)工具，集成分布式追踪、指标和日志功能。该工具提供查询构建器、仪表板、告警和通知等功能，支持多种编程语言和框架。Uptrace采用OpenTelemetry采集数据，ClickHouse存储数据，可在单服务器上高效处理海量数据。此外，它还具备服务图表、多种数据接入方式以及Grafana兼容性等特性，有助于降低监控成本并提升效率。

carbontracker - 深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具

AI训练Githubcarbontracker开源项目深度学习碳足迹能源消耗

carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。

KUtrace - 低开销Linux内核追踪工具解析多核处理器性能

GithubKUtraceLinux内核追踪多核处理器开源项目性能分析软件动态

KUtrace是一个低开销的Linux内核追踪工具，用于观察多核处理器上的全部执行时间。无需修改用户程序，即可分析实时交易或数据库处理中的意外延迟原因。该工具已在数据中心和自动驾驶领域应用，解决了多项长期性能问题。项目包含完整文档、示例代码和Linux内核补丁，支持x86和ARM架构，为开发者提供了实用的性能分析工具。

bpftrace - Linux eBPF高级跟踪语言助力系统性能分析与调试

GithubLinuxbpftraceeBPF开源项目性能分析系统跟踪

bpftrace是适用于Linux eBPF的高级跟踪语言，专为最新Linux内核设计。它通过LLVM将脚本编译为BPF字节码，并利用libbpf和bcc与Linux BPF系统交互。支持内核和用户级动态跟踪、跟踪点等功能，语法融合了awk、C和DTrace等工具的特点。bpftrace为系统性能分析和调试提供了强大而灵活的工具，适合系统管理员和开发人员使用。

viztracer - Python代码执行跟踪与可视化分析工具

GithubPython调试VizTracer代码执行跟踪可视化工具开源项目性能分析

VizTracer是一个低开销的Python代码执行跟踪和可视化工具，支持多线程、多进程、子进程和异步操作。无需修改源代码即可使用大部分功能，前端界面可流畅渲染GB级别的跟踪数据。VizTracer能记录详细的函数进入/退出信息，支持自定义事件和过滤器，并可生成火焰图。适用于Linux/MacOS/Windows平台，为开发者提供性能分析和调试支持。

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