Awesome GitHub RepositoriesGPU Performance Profilers

Faceswap is a comprehensive framework for automated media manipulation and neural face synthesis. It provides a modular pipeline that manages the entire lifecycle of facial feature extraction, deep learning model training, and image conversion. By coordinating complex computer vision workflows, the system enables users to map facial identities between source and destination datasets while maintaining structural alignment and lighting consistency across video frames. The project distinguishes itself through a highly extensible plugin-based architecture that handles hardware-accelerated process

nvtop est un tableau de bord basé sur le terminal utilisé pour surveiller les performances, l'utilisation de la mémoire et la température de plusieurs processeurs graphiques et accélérateurs matériels. Il fonctionne comme un outil d'administration centralisé pour suivre la santé et la charge de calcul de plusieurs appareils sur un seul système. L'outil se distingue en corrélant les ID de processus système avec la consommation de ressources matérielles, permettant aux utilisateurs d'identifier les applications spécifiques consommant des ressources GPU. Il utilise une couche d'abstraction agnostique du fournisseur pour prendre en charge le matériel de plusieurs fabricants différents au sein d'une seule interface. Le logiciel fournit des métriques de performance en temps réel et une attribution des ressources par processus en utilisant une interface textuelle. Les utilisateurs peuvent gérer les mises en page de l'interface et enregistrer les préférences d'affichage via un fichier de configuration local pour maintenir les paramètres entre les sessions.

jetson-inference is a set of libraries and tools for executing optimized deep learning models on embedded GPU hardware. Its primary purpose is to enable real-time computer vision and AI inference at the edge with low latency and high throughput. The project distinguishes itself through high-performance streaming analytics and the ability to execute concurrent AI pipelines on auto-grade silicon. It provides specialized support for multi-sensor stream processing, utilizing zero-copy data transport to load camera frames directly into GPU memory. The codebase covers a broad surface of capabiliti

This project is a comprehensive collection of educational examples and reference implementations for building vision and language models using PyTorch. It serves as a deep learning tutorial covering the end-to-end process of developing neural networks, from initial architecture definition to final production deployment. The repository provides detailed guides on implementing a wide range of domain-specific models, including convolutional neural networks for object detection and segmentation, as well as transformer and recurrent architectures for natural language processing. It emphasizes gene

capa is a binary capability scanner that identifies high-level behaviors and actions an executable can perform, such as network communication or file manipulation. It functions as a malware behavior analysis tool and a MITRE ATT&CK mapping framework, scanning PE, ELF, .NET, and shellcode files through both static analysis and dynamic sandbox report processing. The tool distinguishes itself through a YAML-based detection rule engine that defines detection logic in human-readable files, with conditions expressed as feature combinations and logical operators. It integrates with IDA Pro, Ghidra,

btrace est un outil de traçage dynamique et un profileur de performance JVM utilisé pour injecter des scripts d'instrumentation sécurisés dans une machine virtuelle Java en cours d'exécution sans nécessiter de redémarrage du processus. Il fonctionne comme un framework d'agent Java et un serveur de protocole de contexte de modèle (Model Context Protocol), exposant les opérations de diagnostic JVM et les outils de traçage aux grands modèles de langage et aux assistants IA. Le projet se distingue en permettant l'injection de code en temps réel et l'instrumentation au niveau du bytecode via un protocole binaire sécurisé. Il garantit la stabilité en production grâce à un moteur d'analyse de sécurité statique qui bloque les modèles de code instables, tels que les boucles et les allocations, pendant la phase de compilation du script. Le système couvre un large éventail de capacités d'observabilité, notamment le traçage de l'exécution des méthodes, le suivi de l'allocation d'objets et la surveillance de l'accès aux champs. Il fournit un profilage des performances via des métriques de latence et l'échantillonnage des données d'exécution, et peut émettre des événements Java Flight Recorder personnalisés pour une analyse native. L'agent prend en charge des stratégies de déploiement flexibles, notamment le démarrage au lancement ou l'attachement à des processus en direct dans des environnements conteneurisés à l'aide de bundles fat JAR.

Perfetto is a platform for system-level performance tracing and analysis on Linux and Android. It combines a high-throughput trace recorder, a SQL-based query engine, and a browser-based visualizer into a single toolchain. The platform covers CPU scheduling and call-stack profiling, native and Java heap memory allocation tracking, GPU and graphics events, and system-wide counters such as CPU frequency and power consumption. The architecture decouples trace recording from offline analysis, using a compact protobuf format for event encoding and columnar storage for efficient SQL queries. The we

regl is a declarative WebGL library that manages graphics state and GPU resources through functional commands instead of manual binding and state tracking. It provides a command-based drawing abstraction where shaders, attributes, and render state are encapsulated into reusable, compiled functions that can be executed efficiently. What sets regl apart is its scoped state inheritance system, which allows nested drawing commands to inherit and override render state from parent scopes for organized rendering. The library automatically recovers from GPU context loss by restoring buffer and textur