4 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesGPU Process Analysis
Analysis of individual process resource consumption on GPUs to identify bottlenecks and leaks.
Distinct from GPU Performance Profilers: Distinct from GPU Performance Profilers: focuses on process-level attribution and identification rather than kernel-level throughput analysis.
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Awesome GPU Process Analysis GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- syllo/nvtop
Syllo/nvtop
10,150GitHub पर देखेंnvtop एक टर्मिनल-आधारित डैशबोर्ड है जिसका उपयोग कई ग्राफिक्स प्रोसेसर और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर के प्रदर्शन, मेमोरी उपयोग और तापमान की निगरानी के लिए किया जाता है। यह एक ही सिस्टम पर कई उपकरणों के स्वास्थ्य और कंप्यूट लोड को ट्रैक करने के लिए एक केंद्रीकृत प्रशासन टूल के रूप में कार्य करता है। यह टूल सिस्टम प्रोसेस IDs को हार्डवेयर संसाधन खपत के साथ सहसंबंधित करके खुद को अलग करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को GPU संसाधनों का उपभोग करने वाले विशिष्ट अनुप्रयोगों की पहचान करने की अनुमति मिलती है। यह एक ही इंटरफ़ेस के भीतर कई अलग-अलग निर्माताओं के हार्डवेयर का समर्थन करने के लिए एक वेंडर-अज्ञेयवादी एब्स्ट्रैक्शन लेयर का उपयोग करता है। सॉफ्टवेयर टेक्स्ट-आधारित इंटरफ़ेस का उपयोग करके रीयल-टाइम प्रदर्शन मेट्रिक्स और प्रति-प्रक्रिया संसाधन एट्रिब्यूशन प्रदान करता है। उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस लेआउट का प्रबंधन कर सकते हैं और सत्रों में सेटिंग्स बनाए रखने के लिए स्थानीय कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल के माध्यम से प्रदर्शन प्राथमिकताओं को सहेज सकते हैं।
Analyzes individual process resource consumption on GPUs to identify bottlenecks and memory leaks.
Cadrenoamdapple - tingsongyu/pytorch_tutorial
TingsongYu/PyTorch_Tutorial
8,018GitHub पर देखेंThis 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
Tracks CPU and GPU utilization and data throughput to identify system-level application bottlenecks.
Python - xuehaipan/nvitop
XuehaiPan/nvitop
6,577GitHub पर देखेंLists running GPU processes with PID, user, and memory, and allows termination from the interface.
Pythoncommand-line-toolconsolecuda - mandiant/capa
mandiant/capa
6,062GitHub पर देखेंcapa 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,
Limits analysis to specific processes by PID when processing dynamic sandbox reports.
Python
