`pyperf system {tune,show}` on macOS
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 32/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
- 領域
- performance
調査の方向性
既存の system tune と system show のエントリポイントから始め、macOS 上で実行して現在の動作を文書化します。ここで挙げられている macOS の仕組みを調査します。pmset、taskpolicy、電源モード、サーマルプレッシャー、worker レベルのスケジューリングが含まれます。完了とは、実行可能な出力または制御手段を備えた、定義済みの macOS harness の改善と、サポート対象の動作をカバーするテストがある状態を意味します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- Python
- スター
- 967
- フォーク
- 112
- 平均マージ
- 5日 8時間
- マージ済み PR（30日）
- 9
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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