graphsignal

把 GPU 内核耗时对应回 Python 代码，快速找出推理瓶颈

开源 🏷️基础免费，高级付费 ⏳ 访问状态待核验 基础设施 🍴 复刻 12 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 273
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费，高级付费 支持限时试用 · 提供免费额度，付费套餐按需订阅，具体价格待确认

项目预览

graphsignal 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队graphsignal
官网地址https://graphsignal.com
GitHubhttps://github.com/graphsignal/graphsignal
定价模式🏷️基础免费，高级付费
价格说明提供免费额度，付费套餐按需订阅，具体价格待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,artificial-intelligence,debugging,deep-learning,gpu,gpu-kernels,gpu-monitoring,gpu-optimization,inference,machine-learning,monitoring,observability,pytorch
GitHub 星标★ 273
上线时间2021-04-13 00:00:00
代码更新2026-10-13
仓库体积1.2 MB
本站数据更新2026-10-30
维护状态较活跃
收录时间2026-10-30
浏览次数0

项目介绍

Graphsignal 是一个面向 AI 推理与智能体工作负载的 GPU 性能分析工具，用 Python 实现。它解决的核心问题是：当模型推理或智能体流水线在 GPU 上运行时，开发者往往只能看到整体 GPU 利用率，难以定位具体是哪些算子、内核或调用链造成了瓶颈。Graphsignal 通过采集 GPU 内核级指标与调用栈，把 GPU 活动关联回 Python 代码路径，帮助定位慢内核、显存异常和调度空转。核心能力包括 GPU 内核追踪、调用栈归因、推理性能剖析，以及对智能体多步骤调用链的观测。项目处于早期阶段，星标数不高，适合作为轻量级 GPU 侧性能观测的补充手段。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-30 · 当前星标 ★ 273

核心亮点

  • 将 GPU 内核活动与 Python 调用栈关联，能直接定位到具体代码行而非只看整体利用率
  • 面向推理和智能体场景设计，覆盖多步骤调用链的性能归因
  • Python 原生接入，对现有深度学习代码改动较小

不足之处

  • 项目处于早期，星标约 273，生态与文档成熟度有待观察
  • 对非 NVIDIA 或特定 GPU 平台的支持范围尚不明确

适用场景

  • 排查大模型推理中某个算子异常耗时的问题
  • 分析智能体多轮工具调用时的 GPU 空转与调度开销
  • 对比不同推理配置下的 GPU 内核级性能差异

替代项目

PyTorch Profiler、Nsight Systems、TensorBoard Profiler

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