NVIDIA/nccl tiene un índice de salud de 88 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (96/100) y la más baja, Security (21/100). Se actualizó por última vez hoy. 10 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.
88
global / 100
Excelente
Índice de salud del software
Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.
88
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
Perfil de puntuación
Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.
El resultado global ponderado 74 se calibra a 88 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).
Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25
Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40
Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
source
osv
advisories
0
affected_packages
0
assessed_packages
90
unassessed_packages
15
affected_by_severity
none
direct_affected_packages
0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 90 dependencias resueltas con OSV. 15 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. No se analiza la alcanzabilidad.
¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.
Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20
Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40
Ejemplos ejecutables — example, examples
Datos de entrada utilizados
example_dirs
example, examples
has_mcp_signal
no
api_schema_files
—
interfaces_expected_of
—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.
Datos clave
5098estrellas de GitHub
100contribuidores
1062commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
15versiones publicadas
10factor bus
274issues abiertas
—ecosistemas de paquetes
Advertencias de recopilación de datos
Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
First-time contributor figures cover 12 of 15 authors (cap 12)
Could not fetch pypi package 'pace_cpp' from its registry
Could not fetch pypi package 'ubx._C' from its registry
pypi package 'pace' points at a different repository (https://github.com/Dispersive-Hydrodynamics-Lab/PACE); excluded from ecosystem scoring
pypi download statistics for 'nccl4py' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
Could not fetch pypi package 'ubx' from its registry
pypi download figures for nccl4py carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/17 17:48:11 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Más detalle
Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1416 ⇿
0Estrellas
1416Forks
15Versiones
Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.
Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.
Mayor 0Menor 0Parche 0
Cada punto abarca 5 días.
Dependencias directas 5
Registro
Paquete
Restricción de versión
Manifiesto
PyPI
packaging
—
bindings/nccl4py/pyproject.toml
PyPI
numpy
—
bindings/nccl4py/pyproject.toml
PyPI
cuda-core
~=1.0
bindings/nccl4py/pyproject.toml
PyPI
cuda-pathfinder
>=1.5.4,<2.0.0
bindings/nccl4py/pyproject.toml
PyPI
torch
>=2.1
contrib/nccl_ubx/pyproject.toml
Todas las dependencias 105
Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 8 paquetes directos y 97 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.
Registro
Paquete
Versión
Relación
PyPI
cuda-core
1.1.1
directa
PyPI
cuda-pathfinder
1.6.0
directa
PyPI
numpy
—
directa
PyPI
numpy
2.2.6
directa
PyPI
numpy
2.4.6
directa
PyPI
numpy
2.5.1
directa
PyPI
packaging
26.3
directa
PyPI
torch
—
directa
crates.io
aho-corasick
1.1.4
indirecta
crates.io
anyhow
1.0.103
indirecta
crates.io
bindgen
0.71.1
indirecta
crates.io
bitflags
2.13.0
indirecta
crates.io
cexpr
0.6.0
indirecta
crates.io
cfg-if
1.0.4
indirecta
crates.io
clang-sys
1.8.1
indirecta
crates.io
crc32fast
1.5.0
indirecta
crates.io
crunchy
0.2.4
indirecta
crates.io
cuda-bindings
0.1.0
indirecta
crates.io
cuda-core
0.1.0
indirecta
crates.io
cuda-device
0.1.0
indirecta
crates.io
cuda-host
0.1.0
indirecta
crates.io
cuda-macros
0.1.0
indirecta
crates.io
either
1.16.0
indirecta
crates.io
equivalent
1.0.2
indirecta
crates.io
foldhash
0.1.5
indirecta
crates.io
glob
0.3.3
indirecta
crates.io
half
2.7.1
indirecta
crates.io
hashbrown
0.15.5
indirecta
crates.io
hashbrown
0.17.1
indirecta
crates.io
indexmap
2.14.0
indirecta
crates.io
itertools
0.13.0
indirecta
crates.io
libc
0.2.186
indirecta
crates.io
libloading
0.8.9
indirecta
crates.io
libnvvm-sys
0.1.0
indirecta
crates.io
log
0.4.33
indirecta
crates.io
memchr
2.8.2
indirecta
crates.io
minimal-lexical
0.2.1
indirecta
crates.io
nom
7.1.3
indirecta
crates.io
nvjitlink-sys
0.1.0
indirecta
crates.io
object
0.36.7
indirecta
crates.io
oxide-artifacts
0.1.0
indirecta
crates.io
prettyplease
0.2.37
indirecta
crates.io
proc-macro2
1.0.106
indirecta
crates.io
quote
1.0.46
indirecta
crates.io
regex
1.12.4
indirecta
crates.io
regex-automata
0.4.14
indirecta
crates.io
regex-syntax
0.8.11
indirecta
crates.io
reserved-oxide-symbols
0.1.0
indirecta
crates.io
rustc-hash
2.1.2
indirecta
crates.io
shlex
1.3.0
indirecta
crates.io
syn
2.0.118
indirecta
crates.io
thiserror
2.0.18
indirecta
crates.io
thiserror-impl
2.0.18
indirecta
crates.io
unicode-ident
1.0.24
indirecta
crates.io
windows-link
0.2.1
indirecta
crates.io
zerocopy
0.8.52
indirecta
crates.io
zerocopy-derive
0.8.52
indirecta
PyPI
alabaster
0.7.13
indirecta
PyPI
backports-strenum
1.3.1
indirecta
PyPI
colorama
0.4.6
indirecta
PyPI
coverage
7.15.3
indirecta
PyPI
cuda-bindings
12.9.7
indirecta
PyPI
cuda-bindings
13.2.0
indirecta
PyPI
cuda-python
12.9.7
indirecta
PyPI
cuda-python
13.2.0
indirecta
PyPI
cupy-cuda12x
—
indirecta
PyPI
cupy-cuda13x
—
indirecta
PyPI
docutils
0.20.1
indirecta
PyPI
duckdb
—
indirecta
PyPI
exceptiongroup
1.3.1
indirecta
PyPI
iniconfig
2.3.0
indirecta
PyPI
jinja2
3.1.6
indirecta
PyPI
markupsafe
2.1.5
indirecta
PyPI
matplotlib
—
indirecta
PyPI
ml-dtypes
0.5.4
indirecta
PyPI
mpi4py
—
indirecta
PyPI
mpi4py
4.1.2
indirecta
PyPI
nccl4py
—
indirecta
PyPI
nvidia-cuda-nvdisasm
13.3.73
indirecta
PyPI
nvidia-cutlass-dsl
4.7.0
indirecta
PyPI
nvidia-cutlass-dsl-libs-base
4.7.0
indirecta
PyPI
nvidia-cutlass-dsl-libs-core
4.7.0
indirecta
PyPI
nvidia-cutlass-dsl-libs-cu12
4.7.0
indirecta
PyPI
nvidia-cutlass-dsl-libs-cu13
4.7.0
indirecta
PyPI
nvidia-nccl-cu12
2.30.7
indirecta
PyPI
nvidia-nccl-cu13
2.30.7
indirecta
PyPI
pandas
—
indirecta
PyPI
pluggy
1.6.0
indirecta
PyPI
protobuf
6.33.6
indirecta
PyPI
pyarrow
—
indirecta
PyPI
pygments
2.20.0
indirecta
PyPI
pytest
—
indirecta
PyPI
pytest
9.1.1
indirecta
PyPI
pytest-cov
7.1.0
indirecta
PyPI
pytest-mpi
—
indirecta
PyPI
pytest-mpi
0.6
indirecta
PyPI
pytest-run-parallel
0.10.0
indirecta
PyPI
ruff
—
indirecta
PyPI
setuptools
—
indirecta
PyPI
sphinx
7.1.2
indirecta
PyPI
sphinx-llm
1.0
indirecta
PyPI
sphinx-rtd-theme
2.0.0
indirecta
PyPI
tomli
2.4.1
indirecta
PyPI
tqdm
—
indirecta
PyPI
typing-extensions
4.16.0
indirecta
Avisos de dependencias 0
Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 90 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 15 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.
Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.
Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.
Informe JSON sin procesar legible por máquina
Comentarios
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Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con NVIDIA/nccl. Leer en paralelo →
Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.
Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.
