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我们开发了 Chisel，以实现无硬件的 GPU 内核分析。它允许您运行 `chisel profile kernel.cu`，并在不需要 GPU 的情况下获得完整的 Nsight/Ncompute 或 rocprofv3 报告。
该工具可以启动远程的 H100、L40S 或 MI300X 机器（目前通过 DigitalOcean，但很快会扩展其他后端），运行您的代码，并返回详细的跟踪信息（内核时间、内存传输、API 调用等）。所有操作均基于命令行，旨在支持迭代开发——每次分析大约需要 1-2 分钟。
例如：
# 在 H100 上使用 Nsight Systems 分析 PyTorch 训练脚本
`chisel profile --nsys train.py`
# 在 MI300X 上使用系统跟踪分析 HIP 内核
`chisel profile --rocprofv3="--sys-trace" matrix_add.cpp`
代码库： [https://github.com/Herdora/chisel](https://github.com/Herdora/chisel)
PyPI: `pip install chisel-cli`
欢迎反馈！特别希望听到那些构建自定义内核、机器学习层或低级 GPU 操作的人的意见。
我17岁，最近推出了Biohack的私人测试版——这是一款扫描食品产品并根据对衰老因素（如炎症、欧米伽比率、毒素等）的影响给出长寿评分的工具。<p>目前还处于早期阶段，功能还有些粗糙，但我希望能得到关注健康寿命和深度营养的人的诚实反馈。<p>非常期待你的想法。
OAuth已经正式成为MCP规范的一部分几个星期了。但到目前为止，我还没有看到任何实际应用的例子。想知道是否有人做过这个，或者知道有什么好的文档可以参考，教我们如何实现它。