2 Repos
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.
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.
DeepOps ist eine Full-Stack-Observability-Plattform und ein Tool zur Überwachung der Anwendungsleistung. Es dient als verteilte Service-Observability-Suite, die Antwortzeiten, Ressourcennutzung und Service-Gesundheit über verschiedene Infrastrukturschichten hinweg verfolgt. Die Plattform fungiert als Cross-Stack-Telemetrie-Aggregator, der Metriken und Logs in einem einzigen Datenstrom vereint. Sie enthält ein heuristisches Anomalieerkennungssystem, das Leistungs-Baselines analysiert, um statistische Ausreißer zu identifizieren und Betriebsausfälle vorherzusagen. Das System deckt ein breites Spektrum an Überwachungsfunktionen ab, darunter Latenzüberwachung in Echtzeit, Korrelation verteilter Traces und Cross-Layer-Ressourcenprofiling. Es nutzt mehrdimensionale Datenindizierung, um Systemmetriken über komplexe Technologie-Stacks hinweg zu filtern und zu analysieren.
Monitors hardware and software consumption to correlate resource exhaustion with application performance drops.