traceml

一键诊断 PyTorch 训练瓶颈，提升 GPU 利用率

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 基础设施 🍴 复刻 29 🐛 待处理 31 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 189
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

traceml 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traceopt-ai
官网地址https://traceopt.ai
GitHubhttps://github.com/traceopt-ai/traceml
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型cuda,dataloader,ddp,deep-learning,deepspeed,distributed-training,fsdp,gpu,huggingface,llm-training,mlops,observability,performance-testing,pytorch,pytorch-lightning,ray,slurm
GitHub 星标★ 189
上线时间2025-08-17 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积13.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

TraceML 是一个开源的 PyTorch 训练性能诊断工具，旨在帮助开发者定位和解决训练过程中的性能瓶颈。它通过自动捕获和分析训练运行时的性能数据，提供可视化报告，帮助用户理解 GPU 利用率、数据加载、算子执行等环节的耗时分布。项目解决的核心问题是深度学习训练中性能问题难以定位的痛点，让开发者能够快速识别是数据瓶颈、计算瓶颈还是通信瓶颈。其核心能力包括自动性能剖析、关键指标追踪、以及生成可读性强的诊断报告，支持与现有 PyTorch 训练脚本无缝集成。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 189

核心亮点

  • 自动捕获训练性能数据，无需手动插桩
  • 提供可视化报告，直观展示各阶段耗时
  • 聚焦 PyTorch 生态，集成简单

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持 PyTorch，不覆盖 TensorFlow 等其他框架

适用场景

  • PyTorch 模型训练调优
  • 定位 GPU 利用率低的原因
  • 对比不同训练配置的性能差异

替代项目

PyTorch Profiler、TensorBoard Profiler、NVIDIA Nsight Systems

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