Awesome GitHub RepositoriesHardware Availability Detection

OpenBLAS هي مكتبة عالية الأداء للبرامج الفرعية للجبر الخطي الأساسي توفر عمليات مصفوفة ومتجهة محسنة. تعمل كخلفية رياضية متعددة المعماريات وإطار عمل للحوسبة العددية مصمم لتنفيذ حسابات رياضية معقدة وتحليل عددي عالي السرعة. تعمل المكتبة كمكتبة رياضية محسنة لوحدة المعالجة المركزية تكتشف الأجهزة في وقت التشغيل لتطبيق أكثر نوى العمليات كفاءة للمعالج المحدد. تدعم أهداف وحدة المعالجة المركزية المتعددة من خلال مزيج من التجميع المحسن وتنفيذ C. يغطي المشروع الجبر الخطي عالي الأداء، وتحسين معمارية وحدة المعالجة المركزية، وبنية الحوسبة العلمية التحتية. يتضمن قدرات لإدارة موارد الحوسبة العددية، مثل التحكم في تخصيص الخيوط (Threads) لأحمال العمل الثقيلة على الأنظمة المشتركة.

mmcv is a foundation library for computer vision based on PyTorch. It provides a comprehensive system for constructing convolutional neural networks, a toolkit for image and video preprocessing, and a collection of high-performance deep learning vision operators. The project is distinguished by its hardware-accelerated kernels for complex operations such as deformable convolutions and region pooling. It features a configuration-driven framework that allows for the dynamic instantiation of network layers and the registration of custom modules without modifying code. The library covers a broad

GluonTS هي مكتبة سلاسل زمنية احتمالية وإطار عمل للتنبؤ بالتعلم العميق. توفر مجموعة أدوات لبناء وتدريب وتقييم بنى الشبكات العصبية التي تتنبأ بالقيم المستقبلية كتوزيعات احتمالية لتحديد عدم اليقين. يتميز المشروع بدعم التنبؤ بدون تدريب مسبق (zero-shot) ودمج نهج نمذجة متنوعة، بما في ذلك الشبكات العصبية الاحتمالية العميقة وأغلفة للمكتبات الإحصائية الخارجية مثل Prophet و R forecast. ينفذ بدائيات معمارية متخصصة مثل الالتفافات السببية والشبكات المتبقية القابلة للعكس لمنع تسرب المعلومات وتعيين التمثيلات الكامنة في توزيعات احتمالية صالحة. يغطي إطار العمل سطح هندسة بيانات شاملاً، بما في ذلك توسيع السلاسل الزمنية، والتحويلات التقابلية، والنمذجة الهرمية. يستخدم Apache Arrow و Parquet لبث مجموعة البيانات عالي الأداء وإدارة الوصول العشوائي. لتقييم النموذج، يتضمن جناح تقييم لقياس دقة التنبؤ والتغطية الاحتمالية باستخدام مقاييس مثل خسارة الكمية ودرجات رتبة الاحتمال المستمرة. تدعم المكتبة نشر النموذج من خلال التكامل مع Amazon SageMaker.

Arduino CLI هي واجهة سطر أوامر لتجميع ورفع وإدارة المكتبات ونواة اللوحات للأجهزة المتوافقة مع Arduino. تعمل كمدير لسلسلة أدوات المتحكمات الدقيقة وأداة برمجة للأجهزة، حيث توفر أدوات لاكتشاف وتثبيت تعريفات المنصات والمجمعات المطلوبة لمختلف معماريات الأجهزة. يتميز المشروع بخادم تطوير يدعم RPC يسمح للبرامج الخارجية بتشغيل عمليات الأداة الداخلية وإدارة سير عمل الإلكترونيات المؤتمت برمجياً. كما يتضمن مصحح أخطاء للأجهزة تفاعلي لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها في الوقت الفعلي للكود الذي يعمل على الأجهزة الفعلية. تغطي الأداة إدارة اللوحات والمكتبات، بما في ذلك تحليل التبعيات، ومزامنة الفهارس، ودمج مستودعات الطرف الثالث. تشمل قدرات البناء والنشر تجميع الكود المصدري، ورفع الملفات الثنائية، وتثبيت محمل الإقلاع (bootloader)، مدعومة بمراقبة مخرجات المنفذ التسلسلي واكتشاف الأجهزة المتصلة. توفر الأداة ميزة الإكمال التلقائي في الصدفة (shell completion) وتدير إعدادات البيئة من خلال نظام تهيئة يعتمد على الملفات.

gpustat هي أداة واجهة سطر أوامر لمراقبة معالجات رسومات NVIDIA في الوقت الفعلي. تتتبع أداء الأجهزة، بما في ذلك درجة الحرارة واستخدام الذاكرة والتحميل، مع توفير عرض لعمليات البرامج النشطة التي تستخدم GPU. تعمل الأداة كمراقب مرئي ومصدر للبيانات، قادرة على تحويل حالة GPU ومعلومات التعريف إلى تنسيق JSON للاستخدام مع نصوص التحليل الخارجية وأنظمة المراقبة. تشمل القدرات تتبع المقاييس الدورية عبر الاستطلاع، والتحقق من توفر الأجهزة، وتصفية الأجهزة حسب الفهرس لعزل أجهزة معينة.

This project is a Kubernetes device plugin designed for graphics hardware resource management. It implements a standardized plugin protocol to register physical accelerators with the cluster scheduler, enabling the automated allocation and scheduling of hardware-accelerated workloads. The system focuses on multi-tenant GPU sharing to maximize hardware utilization. It achieves this through various sharing strategies, including the logical partitioning of monolithic hardware units into isolated segments and time-slicing to interleave execution cycles across multiple concurrent containers. The