`pyperf system {tune,show}` on macOS
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 32/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- python
- 领域
- performance
调研方向
从现有的 system tune 和 system show 入口开始，并在 macOS 上运行它们，以记录当前行为。研究此处提到的 macOS 机制，包括 pmset、taskpolicy、电源模式、热压力以及 worker 级调度。完成应意味着定义出一项 macOS harness 改进，提供可执行的输出或控制，并包含覆盖受支持行为的测试。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 967
- 派生
- 112
- 平均合并
- 5 天 8 小时
- 30 天内合并 PR
- 9
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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