Awesome GitHub RepositoriesCode Execution Profilers

30 Seconds of Python is a curated collection of short, reusable Python code snippets designed for quick reference and immediate reuse. It provides an interactive browser that lets you explore snippets organized by tags, search across names and descriptions, and copy code to your clipboard with a single click. The collection covers a broad range of common programming tasks, including list and dictionary operations, string formatting and manipulation, date and time calculations, and color format conversion. It also includes utilities for data transformation, such as converting between case styl

Haxe is a statically typed, multi-target programming language and open-source compiler toolkit that translates a single codebase into native executables and scripts for JavaScript, C++, C#, Java, Python, Lua, PHP, and Flash targets. It provides a unified type system with automatic type inference, a compile-time macro system for code transformation and generation, conditional compilation directives, and a static analysis engine that enforces null safety and eliminates dead code to produce smaller, safer outputs. The language is supported by the HashLink virtual machine, which executes platform

Pixie is an open-source observability platform for Kubernetes that uses eBPF to automatically capture telemetry data from clusters without requiring any manual instrumentation or code changes. It functions as an eBPF telemetry collector, a continuous application profiler, a network traffic analyzer, and a scriptable telemetry query engine, all within a single Kubernetes-native tool. The platform distinguishes itself through several integrated capabilities. It continuously samples stack traces from compiled-language code to identify CPU performance bottlenecks, visualizing the results as inter

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Clockwork is a PHP development debugging tool that collects and displays runtime data from server-side middleware in a browser-based interface. It captures request details, performance metrics, logs, database queries, and stack traces for HTTP requests, commands, queue jobs, and tests without requiring modifications to application code. The tool provides a client-side rendered toolbar and full web interface for inspecting collected data, including a searchable performance timeline viewer, an HTTP request monitor with timing and response details, and inline variable logging helpers that return

यह प्रोजेक्ट एक Ruby प्रदर्शन अनुकूलन गाइड और रिफ़ैक्टरिंग संसाधन है। यह Ruby एप्लिकेशन्स में निष्पादन गति बढ़ाने और मेमोरी आवंटन को कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए बेंचमार्क कोडिंग पैटर्न और मुहावरेदार (idiomatic) तुलनाओं का एक संग्रह प्रदान करती है। यह संसाधन सामान्य भाषा निर्माणों को उनके सबसे कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल समकक्षों के साथ मैप करने पर केंद्रित है। यह ऑब्जेक्ट-हैवी एक्सप्रेशन्स को बदलने वाले उच्च-प्रदर्शन वाले मुहावरों की पहचान करने के लिए तुलनात्मक टाइमिंग एनालिसिस और एलोकेशन-काउंट प्रोफ़ाइलिंग का उपयोग करता है। यह प्रोजेक्ट उन पैटर्न्स की पहचान करके एप्लिकेशन रनटाइम ट्यूनिंग और मेमोरी मैनेजमेंट को कवर करता है जो गारबेज कलेक्शन ओवरहेड को कम करते हैं। यह सिस्टम मेमोरी और निष्पादन गति पर विशिष्ट भाषा सुविधाओं के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए बेंचमार्क-संचालित विकास को नियोजित करता है।

Porffor एक अहेड-ऑफ-टाइम (AOT) कंपाइलर है जो JavaScript और TypeScript सोर्स कोड को नेटिव मशीन कोड या C बाइनरीज में बदलता है। यह एक नेटिव बाइनरी जनरेटर और ट्रांसपाइलर के रूप में कार्य करता है, जो स्टैंडअलोन एग्जीक्यूटेबल फाइलें तैयार करता है जिन्हें रनटाइम या वर्चुअल मशीन की आवश्यकता नहीं होती। यह प्रोजेक्ट सोर्स कोड को C भाषा की फाइलों और WebAssembly बाइनरी फॉर्मेट्स में ट्रांसलेट करता है। इसमें TypeScript के लिए एक डायरेक्ट-टू-बाइनरी पाइपलाइन शामिल है, जो JavaScript में अलग ट्रांसपाइलेशन स्टेप के बिना टारगेट एग्जीक्यूटेबल्स के जनरेशन की अनुमति देती है। इस टूलसेट में रियल-टाइम कोड एग्जीक्यूशन के लिए एक इंटरैक्टिव रीड-इवल-प्रिंट लूप (REPL), और सोर्स कोड को डिबग करने और एग्जीक्यूशन परफॉर्मेंस को प्रोफाइल करने की क्षमताएं भी शामिल हैं।

GT एक ऑन-डिवाइस मोबाइल डिबगिंग टूल है जिसे नेटवर्क पैकेट कैप्चर करने, सिस्टम लॉग्स का विश्लेषण करने और सीधे स्मार्टफोन पर हार्डवेयर प्रदर्शन को प्रोफाइल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह होस्ट कंप्यूटर से कनेक्शन की आवश्यकता के बिना सॉफ्टवेयर बग्स और प्रोसेसिंग बाधाओं की पहचान करने के लिए उपयोगिताओं का एक पोर्टेबल सूट प्रदान करता है। इस प्रोजेक्ट में एक प्लगइन-आधारित डिबगिंग फ्रेमवर्क है जो प्रोजेक्ट-विशिष्ट डिबगिंग तर्क को लागू करने के लिए कस्टम कार्यात्मक एक्सटेंशन के विकास की अनुमति देता है। यह रीयल-टाइम पैरामीटर ट्यूनिंग और इंजेक्शन को भी सक्षम बनाता है, जिससे विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन का परीक्षण करने के लिए निष्पादन के दौरान आंतरिक एप्लिकेशन सेटिंग्स को संशोधित किया जा सकता है। यह टूल कई मुख्य ऑब्ज़र्वेबिलिटी और डायग्नोस्टिक क्षेत्रों को कवर करता है, जिसमें CPU, मेमोरी, बैटरी और फ्रेम रेट मेट्रिक्स के लिए हार्डवेयर प्रदर्शन प्रोफाइलिंग शामिल है। इसमें नेटवर्क ट्रैफ़िक और API संचार को इंटरसेप्ट और विश्लेषण करने की क्षमताएं, साथ ही एप्लिकेशन और सिस्टम-स्तरीय क्रैश लॉग्स दोनों को एकत्रित और विश्लेषण करने के लिए उपयोगिताएँ शामिल हैं।

यह प्रोजेक्ट एक PyTorch मॉडल सर्विंग फ्रेमवर्क है जिसे स्केलेबल नेटवर्क एंडपॉइंट्स के माध्यम से प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात और स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक उच्च-प्रदर्शन इन्फरेंस सर्वर, ऑप्टिमाइज़र और मॉडल लाइफसाइकिल मैनेजर के रूप में कार्य करता है जो मॉडल लोडिंग, रिक्वेस्ट बैचिंग और हार्डवेयर एक्सेलेरेशन को संभालता है। यह सिस्टम उन्नत ऑर्केस्ट्रेशन और ऑप्टिमाइज़ेशन क्षमताओं के माध्यम से खुद को अलग करता है, जैसे कि निष्पादन ग्राफ़ का उपयोग करके कई मॉडलों को अनुक्रमिक वर्कफ़्लो में जोड़ना और थ्रूपुट व विलंबता में सुधार करने के लिए डायनेमिक बैचिंग को नियोजित करना। यह निरंतर बैचिंग और टेंसर समानता (tensor parallelism) के माध्यम से जेनरेटिव AI और बड़े भाषा मॉडल के लिए विशेष समर्थन प्रदान करता है। व्यापक क्षमता क्षेत्रों में NVIDIA, AMD और Apple Silicon जैसे विविध हार्डवेयर पर GPU संसाधन प्रबंधन, साथ ही पंजीकरण, संस्करण और वर्कर स्केलिंग के लिए व्यापक मॉडल लाइफसाइकिल प्रबंधन शामिल है। यह Prometheus-संगत मेट्रिक्स के माध्यम से सिस्टम स्वास्थ्य और मॉडल प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए ऑब्जर्वेबिलिटी टूल्स को भी एकीकृत करता है। सर्वर को लाइफसाइकिल नियंत्रण और रनटाइम मापदंडों के कॉन्फ़िगरेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले कमांड-लाइन इंटरफ़ेस के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है।

stacktrace.js एक JavaScript लाइब्रेरी है जिसे विभिन्न वेब ब्राउज़र में एरर ऑब्जेक्ट्स से विस्तृत फ़ंक्शन कॉल स्टैक उत्पन्न और पार्स करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक स्टैक ट्रेस पार्सर और एरर इंस्ट्रूमेंटेशन यूटिलिटी के रूप में कार्य करती है जो एक्ज़ीक्यूशन फ़्लो और एरर ट्रेस को कैप्चर करती है। यह प्रोजेक्ट सोर्स मैप्स को रिज़ॉल्व करने की अपनी क्षमता के माध्यम से खुद को अलग करता है, जो मिनीफाइड JavaScript स्टैक ट्रेस को मूल सोर्स लाइनों में वापस अनुवादित करता है। इसमें विश्लेषण के लिए एक केंद्रीय सर्वर पर संसाधित अपवाद डेटा और स्टैक ट्रेस भेजने के लिए एक रिमोट एरर रिपोर्टर भी शामिल है। यह लाइब्रेरी एरर ट्रेस एक्सट्रैक्शन, स्ट्रक्चर्ड ट्रेस जनरेशन और फ़ंक्शन कॉल इंस्ट्रूमेंटेशन सहित व्यापक क्षमता क्षेत्रों को कवर करती है। यह विविध ब्राउज़र एरर फॉर्मेट्स को एक समान ऑब्जेक्ट मॉडल में सामान्य करने के लिए एनवायरनमेंट-स्पेसिफिक पार्सिंग का उपयोग करती है।

vprof पायथन के लिए एक विज़ुअल प्रोफ़ाइलिंग टूल है जिसे निष्पादन बाधाओं (execution bottlenecks) की पहचान करने और मेमोरी खपत की निगरानी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक CPU और मेमोरी प्रोफ़ाइलर के रूप में कार्य करता है जो प्रोसेसर समय और कॉल स्टैक का विश्लेषण करने के लिए प्रदर्शन डेटा को इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन में बदल देता है। यह प्रोजेक्ट स्टैक विज़ुअलाइज़ेशन के लिए फ्लेम ग्राफ़ और सोर्स कोड पर सीधे निष्पादन आवृत्ति और अवधि को मैप करने वाले हीटमैप सहित विज़ुअल डायग्नोस्टिक्स के एक सूट के माध्यम से खुद को अलग करता है। इसमें एक रिमोट परफ़ॉर्मेंस मॉनिटर भी शामिल है जो चल रहे सर्वर से फ़ंक्शन-विशिष्ट मेट्रिक्स कैप्चर करने और उस डेटा को एक अलग विज़ुअलाइज़ेशन टूल पर स्ट्रीम करने में सक्षम है। यह टूल सैंपलिंग-आधारित CPU प्रोफ़ाइलिंग, गारबेज कलेक्टर ट्रैकिंग के माध्यम से लाइन-लेवल मेमोरी मॉनिटरिंग, और ऑफ़लाइन विश्लेषण के लिए प्रोफ़ाइल डेटा पर्सिस्टेंस सहित व्यापक क्षमता क्षेत्रों को कवर करता है। ये उपयोगिताएँ सोर्स कोड दक्षता के ऑडिटिंग और मेमोरी लीक की पहचान करने की अनुमति देती हैं।

This project is a comprehensive performance programming guide and reference for the Go language, focusing on runtime efficiency and memory optimization. It provides a collection of patterns and techniques designed to increase execution speed by reducing garbage collection overhead and optimizing memory usage. The resource distinguishes itself through detailed reference implementations for memory optimization, such as escape analysis, object pooling, and structure memory alignment. It offers specific strategies for reducing binary size and improving CPU cache efficiency through structure memor

perf-ninja is a collection of educational resources and curricula focused on CPU architecture, memory hierarchies, SIMD programming, and low-level performance engineering. It provides instructional material and practical labs for identifying and fixing CPU bottlenecks, such as cache misses and branch mispredictions. The project differentiates itself through specialized training in hardware-level optimizations, including the use of compiler intrinsics for SIMD vectorization and the implementation of branchless predicate execution to eliminate pipeline stalls. It also covers advanced binary-lev