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Profilers that simulate specific hardware limitations to measure execution performance on low-end devices.
Distinct from Execution Profilers: Distinct from general execution profilers by focusing on simulated hardware constraints rather than raw runtime tracing.
Explore 4 awesome GitHub repositories matching testing & quality assurance · Hardware-Constrained Profilers. Refine with filters or upvote what's useful.
GB Studio es un entorno de desarrollo integrado visual y motor de juegos para crear juegos de 8 bits para hardware Game Boy. Funciona como un compilador de ROM de hardware retro que transpila lógica gráfica en ensamblador Z80 nativo e imágenes binarias compatibles con dispositivos portátiles originales y emuladores. El proyecto sirve como una herramienta de construcción multiplataforma, generando tanto ROMs de hardware nativo como builds compatibles con web desde una única fuente de proyecto. Utiliza una interfaz de arrastrar y soltar para la lógica del juego y el diseño de escenas, permitiendo la creación de mecánicas de juego y colocación de activos sin escribir código de máquina de bajo nivel. El conjunto de herramientas incluye un pipeline para procesar imágenes y audio sin procesar en formatos y paletas específicos de hardware. También proporciona capacidades de perfilado de rendimiento para analizar estadísticas de tiempo y registros de ejecución para optimizar la capacidad de respuesta del software en hardware limitado.
Analyzes execution timing and resource consumption to optimize software responsiveness on limited 8-bit hardware.
size-limit is a set of specialized tools for measuring JavaScript bundle sizes and enforcing performance budgets within continuous integration pipelines. It functions as a bundle size monitor and budget enforcer that can reject pull requests when JavaScript bundles exceed predefined size thresholds. The project distinguishes itself by providing a browser-based execution profiler that calculates the time required to compile and execute JavaScript on simulated low-end hardware. It also includes a tree-shaking validator that analyzes partial import bundle sizes to verify that unused code is corr
Simulates low-end device constraints to estimate the real-world performance cost of JavaScript execution.
GT es una herramienta de depuración móvil en el dispositivo diseñada para capturar paquetes de red, analizar registros del sistema y perfilar el rendimiento del hardware directamente en un smartphone. Proporciona un conjunto portátil de utilidades para identificar errores de software y cuellos de botella de procesamiento sin requerir una conexión a una computadora host. El proyecto cuenta con un framework de depuración basado en plugins que permite el desarrollo de extensiones funcionales personalizadas para implementar lógica de depuración específica del proyecto. También permite el ajuste y la inyección de parámetros en tiempo real, permitiendo que la configuración interna de la aplicación se modifique durante la ejecución para probar diferentes configuraciones. La herramienta cubre varias áreas centrales de observabilidad y diagnóstico, incluyendo la perfilación del rendimiento del hardware para métricas de CPU, memoria, batería y tasa de fotogramas. Incluye capacidades para interceptar y analizar el tráfico de red y las comunicaciones de API, así como utilidades para agregar y analizar registros de fallos tanto de la aplicación como del nivel del sistema.
Provides tools for measuring actual on-device hardware resource consumption and execution timing.
Map-anything is a 3D scene reconstruction framework and neural geometry estimator designed to transform two-dimensional images into metric three-dimensional spatial representations using feed-forward neural networks. It provides a specialized toolkit for predicting camera intrinsics and ray directions from single images without requiring external geometric metadata. The project includes a 3D model benchmarking suite that utilizes a unified model wrapper to standardize outputs from diverse reconstruction models. This allows for consistent evaluation and accuracy measurement across various spat
Tracks GPU memory consumption and inference speed across varying view counts for performance optimization.