awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesHardware Resource Profilers

Tools that collect comprehensive CPU, GPU, and memory performance data during execution.

Distinct from GPU Performance Profilers: Combines CPU and GPU profiling into a unified operation view, whereas the sibling focuses only on GPU throughput

Explore 2 awesome GitHub repositories matching testing & quality assurance · Hardware Resource Profilers. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Hardware Resource Profilers GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • vladmandic/sdnextالصورة الرمزية لـ vladmandic

    vladmandic/sdnext

    7,139عرض على GitHub↗

    SD.Next is an all-in-one web interface and multi-backend inference engine for generating, editing, and processing images and videos using diffusion models. It functions as a comprehensive tool for diffusion model management and an automated image processing pipeline for bulk operations. The project is distinguished by its hardware-backend abstraction layer, which provides automatic detection and acceleration for NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Intel OpenVINO, and DirectML. It features a headless generative API and a programmatic command interface, allowing users to trigger tasks via REST API or CLI wi

    Collects detailed CPU, GPU, and memory profiling data to identify performance bottlenecks during generation tasks.

    Pythonai-artcaptiondiffusers
    عرض على GitHub↗7,139
  • deepops-ai/deepopsالصورة الرمزية لـ deepops-ai

    deepops-ai/deepops

    3,965عرض على GitHub↗

    DeepOps هو منصة مراقبة شاملة (full-stack observability) وأداة لمراقبة أداء التطبيقات. يعمل كحزمة مراقبة للخدمات الموزعة مصممة لتتبع أوقات الاستجابة، واستخدام الموارد، وصحة الخدمة عبر طبقات البنية التحتية المختلفة. تعمل المنصة كمجمع للقياسات عن بُعد عبر المكدس (cross-stack telemetry aggregator)، حيث توحد المقاييس والسجلات في تدفق بيانات واحد. وتتضمن نظاماً استدلالياً للكشف عن الشذوذ يحلل خطوط أساس الأداء لتحديد القيم المتطرفة إحصائياً والتنبؤ بالأعطال التشغيلية. يغطي النظام مجموعة واسعة من قدرات المراقبة، بما في ذلك مراقبة زمن الوصول في الوقت الفعلي، وربط التتبع الموزع، وتوصيف الموارد عبر الطبقات. ويستخدم فهرسة بيانات متعددة الأبعاد لتصفية وتحليل مقاييس النظام عبر مكدسات تقنية معقدة.

    Monitors hardware and software consumption to correlate resource exhaustion with application performance drops.

    TypeScriptapmjaegerobservability
    عرض على GitHub↗3,965
  1. Home
  2. Testing & Quality Assurance
  3. Performance Testing and Analysis
  4. Performance Profiling
  5. Hardware Resource Profilers

استكشف الوسوم الفرعية

  • Resource Exhaustion ProfilersTools that correlate hardware and software consumption patterns specifically to detect resource exhaustion. **Distinct from Hardware Resource Profilers:** Focuses on the correlation between consumption patterns and performance drops rather than just collecting hardware data.