`pyperf system {tune,show}` on macOS
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 32/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- performance
Direzione di ricerca
Inizia dagli entry point esistenti system tune e system show ed eseguili su macOS per documentarne il comportamento attuale. Studia i meccanismi di macOS qui indicati, inclusi pmset, taskpolicy, le modalità di alimentazione, la pressione termica e la pianificazione a livello di worker. Il lavoro sarà considerato completato quando sarà definito un miglioramento dell’harness macOS con output o controlli azionabili e test che coprano il comportamento supportato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
With the advent of LLM tools (eg: Claude, Codex), small optimizations are a gateway drug to contributing to the ecosystem. Many people, myself included, use a MacBook as a daily driver. However, there are many mechanisms in these machines and macOS itself that might make posted numbers not really trustworthy, even with --rigorous. I'm thinking about thermal pressure / throttling, coalescing, P/E cores, different power sources, low/high power mode, memory pressure, virtualization, noisy daemons in the background, etc. Of course, there's also pyperformance. Perhaps there's real value in extending system {tune,show} to this platform.
My understanding is that there's no macOS API for CPU affinity, but we can still check stuff (eg: pmset), provide actionable advice. There's taskpolicy and pthread_set_qos_class_self_np. The model is per worker, not global.
Perhaps the real issue here is improving our harness on macOS.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 967
- Fork
- 112
- Merge medio
- 5g 8h
- PR unite (30g)
- 9
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Altre issue di psf/pyperf
-
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Improve Type System for `pyperf`Forse già presa @DebanKsahu l’ha presa 69 giorni fa. Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 45/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Extend hook's teardown metadata with warmup/calibration flagsForse già presa @maurycy l’ha presa 170 giorni fa. Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 48/100
psf/pyperf#239 · 12 commenti ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
2.6.2: sphinx warnings `reference target not found`Forse già presa @amritamishra01 l’ha presa 356 giorni fa. Aperta
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 42/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Issue simili
-
add entry to blockAperta
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 65/100
StevenBlack/hosts#3299 ·
-
`garak --report` overwrites the input report when its name has no ".report"Forse già presa @0z5a l’ha presa oggi. Apertaneeds-triage
Difficoltà 2/5 Mezza giornata Idoneità per principianti 72/100
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
-
plot_graph crashes when a mesh node has no m2m edgeForse già presa @tygvi l’ha presa oggi. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
mllam/neural-lam#883 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 62/100
future-agi/future-agi#4092 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
transcript analytics: a text whose only protected spans the prose pass redacts is withheld wholeAperta
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 82/100
WingedGuardian/GENesis-AGI#4641 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno