9 रिपॉजिटरी
Automatic identification of hardware features to configure software runtimes and resources.
Distinct from Runtime Hardware Configuration: Distinct from Runtime Hardware Configuration: focuses on the detection phase rather than the configuration of drivers.
Explore 9 awesome GitHub repositories matching development tools & productivity · Hardware Capability Detection. Refine with filters or upvote what's useful.
OpenBLAS is a high-performance implementation of the Basic Linear Algebra Subprograms standard designed for numerical computing and matrix operations. It serves as a hardware-accelerated numerical library and optimized math kernel library, providing a computational engine for large-scale matrix multiplication and vector operations. The library distinguishes itself through the use of hand-tuned assembly kernels and SIMD instruction mapping, such as AVX and SVE, to maximize floating-point performance on specific CPU architectures. It features a multi-threaded framework that manages parallel exe
Identifies processor models at startup to automatically configure the software runtime for the best available kernels.
OpCore-Simplify is an automated tool that generates a complete OpenCore EFI folder for Hackintosh builds. It scans the system hardware to identify supported devices and compatible macOS versions, then assembles a bootable EFI configuration by downloading the latest OpenCore bootloader and required kernel extensions from official sources. The tool differentiates itself by automating the entire EFI creation process, from hardware detection through patch application. It automatically selects and applies the correct ACPI hotfixes and kernel extensions based on the detected hardware and target mac
Scans system components and BIOS to identify hardware and generate a compatibility report for tailoring the EFI build.
This project is a cross-platform mobile device information library designed to retrieve hardware, software, and network specifications from iOS and Android devices. It serves as a tool for accessing unique device identifiers, hardware models, and processor architectures to distinguish individual mobile devices. The library provides specialized capabilities for mobile hardware identification and operating system metadata retrieval, including build numbers and API levels. It also functions as a system state monitor for real-time tracking of battery levels, charging status, and network connectiv
Automatically identifies hardware features, such as cameras or keyboards, to configure software resources.
OpenVR is a software development kit and runtime that provides a unified API for accessing virtual reality hardware from multiple manufacturers. It abstracts vendor-specific headsets, controllers, and tracking systems into a common interface, enabling applications to work across different VR devices without requiring hardware-specific code. The SDK handles core VR operations including stereoscopic frame submission to a compositor, headset and controller tracking, and input binding that maps abstract application actions to physical device controls. The runtime is built around a modular driver
Checks whether a VR headset or runtime is installed without fully starting the system.
This repository provides a collection of reference implementations, toolkits, and orchestration tools for training and deploying large-scale AI models on Cloud TPU hardware. It serves as a framework for managing the lifecycle of accelerator clusters, including hardware orchestration and the provisioning of high-performance compute infrastructure for machine learning workloads. The project specifically enables the pre-training of foundation models, large language models, and complex reasoning architectures through distributed training toolkits and multi-host scaling recipes. It further provide
Identifies supported locations, accelerator types, and runtime versions available for use.
DeviceKit, iOS के लिए एक हार्डवेयर लाइब्रेरी है जो डिवाइस स्पेसिफिकेशन्स और सिस्टम स्टेट मेट्रिक्स के लिए वैल्यू-टाइप रिप्लेसमेंट प्रदान करती है। यह डिवाइस आइडेंटिटी, हार्डवेयर क्षमताओं, डिस्प्ले मेट्रिक्स, और रियल-टाइम सिस्टम स्टेट इंडिकेटर्स का पता लगाने के लिए एक फ्रेमवर्क के रूप में कार्य करती है। इस लाइब्रेरी में हार्डवेयर-विशिष्ट ऑप्टिमाइज़ेशन को लागू करने के लिए विशिष्ट डिवाइस मॉडल्स, फैमिलीज और सिम्युलेटर स्टेटस की पहचान करने के लिए टूल्स शामिल हैं। यह इंटरफेस फीचर्स को टॉगल करने के लिए बायोमेट्रिक सेंसर और स्टाइलस सपोर्ट जैसे फिजिकल कंपोनेंट्स के लिए एक डिटेक्टर भी प्रदान करती है। अतिरिक्त क्षमताएं स्क्रीन डाइमेंशन्स और पिक्सेल डेंसिटी के लिए डिस्प्ले मेट्रिक्स विश्लेषण, और बैटरी लेवल, चार्जिंग स्टेटस, पावर मोड्स, और उपलब्ध डिस्क स्पेस के लिए सिस्टम मॉनिटरिंग को कवर करती हैं।
Detects the presence of physical components like biometric sensors and stylus support to toggle features.
Jetson Containers एक कंटेनर प्रबंधन प्रणाली है जो ARM64 एज हार्डवेयर पर मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए GPU-त्वरित Docker इमेज बनाती और चलाती है। यह एक CUDA कंटेनर ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में कार्य करता है, जो रनटाइम पर कंटेनर संगतता सुनिश्चित करने के लिए होस्ट के CUDA टूलकिट संस्करण और GPU क्षमताओं का स्वचालित रूप से पता लगाता है, जबकि लॉन्च के समय होस्ट के JetPack या L4T संस्करण से मिलान करके सही कंटेनर इमेज का चयन करता है। यह प्रोजेक्ट एज उपकरणों के लिए अनुकूलित क्वांटाइज्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन पाइपलाइनों को निष्पादित करने के लिए पूर्व-कॉन्फ़िगर कंटेनर प्रदान करता है, साथ ही स्वायत्त एजेंटों और मल्टीमॉडल प्रोसेसिंग को तैनात करने के लिए एकीकृत ROS और AI फ्रेमवर्क कंटेनर भी प्रदान करता है। इसकी मॉड्यूलर लेयर्ड बिल्ड सिस्टम पुन: प्रयोज्य, पूर्व-निर्मित लेयर्स से Docker इमेज को इकट्ठा करती है, AI/ML फ्रेमवर्क को विशिष्ट एज GPU आर्किटेक्चर और CUDA संस्करणों के लिए अनुकूलित करने के लिए सोर्स से संकलित करती है, जिसमें बाद के बिल्ड को गति देने के लिए स्थानीय व्हील कैशिंग होती है। प्लेटफ़ॉर्म Jetson प्लेटफ़ॉर्म के लिए PyTorch, TensorFlow, JAX, और ONNX Runtime के GPU-त्वरित संस्करणों के साथ पूर्व-निर्मित Docker कंटेनर प्रदान करता है, जो एज हार्डवेयर पर LLMs, स्पीच मॉडल, विज़न-लैंग्वेज मॉडल और न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन चलाने जैसी क्षमताओं का समर्थन करता है। यह GPU-त्वरित AI पैकेज के साथ कस्टम कंटेनर बनाने, Triton Inference Server और Transformer Engine कंटेनर चलाने, और RAPIDS लाइब्रेरी के साथ डेटा साइंस वर्कफ़्लो को गति देने में भी सक्षम बनाता है।
Detects the host's CUDA toolkit version and GPU capabilities to ensure container compatibility at runtime.
This project is a comprehensive technical manual for installing macOS on non-Apple x86 hardware using the OpenCore bootloader. It serves as a configuration guide for emulating Apple hardware and patching system firmware to achieve operating system compatibility on PCs. The documentation provides detailed instructions for SMBIOS hardware emulation, including the generation of system identifiers and model profiles. It covers the application of ACPI table patches to enable native power management and the modification of UEFI runtime services to resolve memory map and write protection issues. Th
Provides methods for the automatic identification of hardware features to determine necessary drivers and compatibility.
This project is a diagnostic toolset used to scan CPU hardware and Linux kernel images to assess susceptibility to Spectre, Meltdown, and other transient execution vulnerabilities. It functions as a vulnerability scanner and security auditor designed to identify side-channel attack risks and verify the status of hardware-level security patches. The tool provides capabilities for both active system assessment and standalone kernel image security analysis. It evaluates the presence of security mitigations by analyzing CPU hardware and kernel configurations without requiring a running kernel or
Evaluates vulnerability status by intersecting CPU hardware capabilities with active operating system boot parameters.