bytedance / xpu-perf
[HPCA 2026] AI Accelerator Benchmark focuses on evaluating AI Accelerators from a practical production perspective, including the ease of use and versatility of software and hardware.
bytedance/xpu-perf tiene un índice de salud de 50 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (69/100) y la más baja, Security (16/100). Se actualizó por última vez hace 145 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.
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.
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 50 se calibra a 50 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).
Titularidad
Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.
Métricas por categoría
Vitalidad
¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?
Actividad de desarrollo
Cómo se puntúa
| 9.9/36 | Recencia de push — último push hace 145 días |
| 4.2/36 | Cadencia de commits — 6/52 semanas con commits |
| 12.2/18 | Volumen de commits — 22 commits en el último año |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| commits_last_year | 22 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 145 |
| active_weeks_last_year | 6 |
Disciplina de publicación
Cómo se puntúa
| 27/27 | Publica versiones — 1 versiones publicadas |
| 0/36 | Recencia de las versiones — última versión hace 749 días |
| 12.6/27 | Cadencia de publicación — cadencia desconocida (una sola versión) |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| releases_count | 1 |
| latest_release_tag | v1.0.0 |
| releases_from_tags | no |
| days_since_latest_release | 749 |
| mean_days_between_releases | — |
Comunidad y Adopción
¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?
Popularidad y adopción
Cómo se puntúa
| 41.9/60 | Estrellas — 383 estrellas |
| 17.6/25 | Forks — 130 forks |
| 5.8/15 | Observadores — 12 observadores |
Datos de entrada utilizados
| forks | 130 |
| stars | 383 |
| watchers | 12 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Salud de la comunidad
Cómo se puntúa
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0) |
| 18/18 | Guía CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Código de conducta |
| 0/7.2 | Plantilla de issues |
| 0/6.3 | Plantilla de PR |
Datos de entrada utilizados
| has_readme | sí |
| has_license | sí |
| readme_badges | 0 |
| has_contributing | sí |
| has_issue_template | no |
| has_code_of_conduct | no |
| readme_badge_services | — |
| has_pull_request_template | no |
Sostenibilidad y Gobernanza
¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?
Resiliencia de mantenedores (factor bus)
Cómo se puntúa
| 25.2/54 | Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s) |
| 13.9/22.5 | Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 38% de los commits |
| 13.5/13.5 | Amplitud de contribuyentes — 15 contribuyentes |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| bus_factor | 2 |
| contributors_sampled | 15 |
| top_contributor_share | 0,382 |
Cómo se puntúa
| 27.8/42 | Resolución de issues — 66% de issues cerradas |
| 23.4/30 | Aceptación de PR — 88/113 PR decididos fusionados |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| merged_prs | 88 |
| open_issues | 26 |
| closed_issues | 51 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 0 |
| issue_closed_ratio | 0,662 |
| closed_unmerged_prs | 25 |
| first_time_authors_30d | 0 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 0 |
Propiedad y custodia
Cómo se puntúa
| 30/30 | Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización |
| 0/20 | Dominio verificado |
| 25/25 | Alcance del propietario — 19.001 seguidores de bytedance |
| 25/25 | Trayectoria — 418 repos públicos, cuenta de ~13 años |
Datos de entrada utilizados
| followers | 19.001 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | no |
| owner_login | bytedance |
| public_repos | 418 |
| account_age_days | 4900 |
Calidad de Ingeniería
¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?
Prácticas de ingeniería
Cómo se puntúa
| 0/24 | Flujos de trabajo de CI |
| 24/24 | Pruebas presentes |
| 16/16 | Configuración de linter — .flake8, .pylintrc |
| 0/9.6 | Hooks de pre-commit |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_ci | no |
| has_tests | sí |
| has_editorconfig | no |
| has_linter_config | sí |
| has_precommit_config | no |
Documentación
Cómo se puntúa
| 30/30 | README |
| 0/25 | Directorio de documentación |
| 15/15 | Sitio de documentación / página del proyecto — https://xpu-perf.ai/ |
| 10/10 | Descripción del repositorio |
| 10/10 | Topics — 1 topics |
| 0/10 | Wiki |
Datos de entrada utilizados
| topics | python |
| has_wiki | no |
| homepage | https://xpu-perf.ai/ |
| docs_site | https://xpu-perf.ai/ |
| has_readme | sí |
| has_docs_dir | no |
| has_description | sí |
Seguridad
¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?
Postura de seguridad
Cómo se puntúa
| 0/30 | Política de seguridad (SECURITY.md) |
| 0/25 | Configuración de Dependabot |
| 0/25 | Lockfiles de dependencias |
| 0/20 | Flujo de trabajo de CodeQL |
Datos de entrada utilizados
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | pyproject.toml |
| has_codeql_workflow | no |
| has_security_policy | no |
| has_dependabot_config | no |
Avisos de dependencias
Cómo se puntúa
| 20.2/35 | Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: numpy 1.19.2 (moderate 5.3) |
| 0/25 | Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance |
| 35.3/40 | Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 1731 días |
Datos de entrada utilizados
| source | osv |
| advisories | 1859 |
| affected_packages | 18 |
| assessed_packages | 38 |
| unassessed_packages | 52 |
| affected_by_severity | critical 12, high 5, moderate 1 |
| direct_affected_packages | 1 |
Preparación para IA
¿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.
Contexto y guía para agentes
Cómo se puntúa
| 0/45 | Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor |
| 0/15 | Documentación legible por máquinas (llms.txt) |
| 19.7/40 | Historial de commits legible — 37 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo) |
Datos de entrada utilizados
| has_llms_txt | no |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,37 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Cómo se puntúa
| 18/18 | Arranque con un solo comando — projects/train_perf/Megatron-LM/megatron/core/datasets/Makefile |
| 22/22 | Pruebas automatizadas |
| 11/11 | Configuración de lint / formato — .flake8, .pylintrc |
| 11/11 | Verificación estática de tipos — projects/train_perf/Megatron-LM/mypy.ini |
| 10/10 | Entorno reproducible — Dockerfile |
| 0/10 | Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100 |
| 0/8 | Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_nix | no |
| has_tests | sí |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | sí |
| typed_language | no |
| bootstrap_files | projects/train_perf/Megatron-LM/megatron/core/datasets/Makefile |
| has_devcontainer | no |
| has_linter_config | sí |
| typecheck_configs | projects/train_perf/Megatron-LM/mypy.ini |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Legibilidad del código para modelos
Cómo se puntúa
| 27/45 | Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (projects/train_perf/Megatron-LM/mypy.ini) |
| 54.4/55 | Tamaños de archivo manejables — 8/757 archivos fuente de más de 60 KB |
Datos de entrada utilizados
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 132.791 |
| source_files_sampled | 757 |
| oversized_source_files | 8 |
Interfaces legibles por máquina
Cómo se puntúa
| 40/40 | Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — projects/infer_perf/llm_perf/server/server.proto |
| 0/20 | Servidor MCP |
| 40/40 | Ejemplos ejecutables — examples, recipes |
Datos de entrada utilizados
| example_dirs | examples, recipes |
| has_mcp_signal | no |
| api_schema_files | projects/infer_perf/llm_perf/server/server.proto |
| interfaces_expected_of | network-service |
Datos clave
Advertencias de recopilación de datos
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- Could not fetch pypi package 'xpu-perf' from its registry
- Advisory severity resolved for 120 of 573 advisories (lookup cap); the remainder are reported as unknown severity
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/14 18:46:43 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 ★ / 130 ⇿
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.
Cada punto abarca 4 días.
Dependencias directas 5
| Registro | Paquete | Restricción de versión | Manifiesto |
|---|---|---|---|
| PyPI | prettytable | — | pyproject.toml |
| PyPI | jsonlines | — | pyproject.toml |
| PyPI | flask | — | pyproject.toml |
| PyPI | requests | — | pyproject.toml |
| PyPI | numpy | <=1.26.4 | pyproject.toml |
Todas las dependencias 90
Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 8 paquetes directos y 82 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.
| Registro | Paquete | Versión | Relación |
|---|---|---|---|
| PyPI | flask | — | directa |
| PyPI | jsonlines | — | directa |
| PyPI | numpy | — | directa |
| PyPI | numpy | 1.19.2 | directa |
| PyPI | numpy | 1.23.0 | directa |
| PyPI | numpy | 1.23.4 | directa |
| PyPI | prettytable | — | directa |
| PyPI | requests | — | directa |
| PyPI | accelerate | — | indirecta |
| PyPI | attrs | 21.2.0 | indirecta |
| PyPI | backoff | — | indirecta |
| PyPI | bert | — | indirecta |
| PyPI | bert-tensorflow | 1.0.1 | indirecta |
| PyPI | black | 23.1.0 | indirecta |
| PyPI | decorator | — | indirecta |
| PyPI | einops | — | indirecta |
| PyPI | flask-restful | — | indirecta |
| PyPI | fpdf | — | indirecta |
| PyPI | google-api-python-client | — | indirecta |
| PyPI | google-cloud-core | 2.3.2 | indirecta |
| PyPI | graphviz | 0.8.4 | indirecta |
| PyPI | grpcio | — | indirecta |
| PyPI | isort | — | indirecta |
| PyPI | keras2onnx | — | indirecta |
| PyPI | matplotlib | — | indirecta |
| PyPI | matplotlib | 3.3.4 | indirecta |
| PyPI | matplotlib | 3.4.2 | indirecta |
| PyPI | multipledispatch | — | indirecta |
| PyPI | mypy-protobuf | 2.8 | indirecta |
| PyPI | nltk | — | indirecta |
| PyPI | nvidia-modelopt | — | indirecta |
| PyPI | onnx | — | indirecta |
| PyPI | onnx | 1.12.0 | indirecta |
| PyPI | onnx | 1.13.1 | indirecta |
| PyPI | onnxconverter-common | 1.12.2 | indirecta |
| PyPI | onnxruntime | — | indirecta |
| PyPI | onnxruntime | 1.12.0 | indirecta |
| PyPI | opencv-python | — | indirecta |
| PyPI | opencv-python-headless | — | indirecta |
| PyPI | packaging | — | indirecta |
| PyPI | pandas | — | indirecta |
| PyPI | pandas | 1.3.3 | indirecta |
| PyPI | pandas | 1.5.1 | indirecta |
| PyPI | prompt-toolkit | — | indirecta |
| PyPI | protobuf | — | indirecta |
| PyPI | protobuf | 3.19.4 | indirecta |
| PyPI | protobuf | 3.19.6 | indirecta |
| PyPI | protobuf | 3.20.2 | indirecta |
| PyPI | psutil | — | indirecta |
| PyPI | pulp | — | indirecta |
| PyPI | pybind11 | — | indirecta |
| PyPI | pydot | — | indirecta |
| PyPI | pytest | — | indirecta |
| PyPI | pytest-cov | — | indirecta |
| PyPI | pytest-mock | — | indirecta |
| PyPI | pytest-random-order | — | indirecta |
| PyPI | pyyaml | — | indirecta |
| PyPI | scikit-learn | — | indirecta |
| PyPI | scipy | — | indirecta |
| PyPI | sentencepiece | — | indirecta |
| PyPI | sentencepiece | 0.1.96 | indirecta |
| PyPI | setuptools | 67.5 | indirecta |
| PyPI | synr | 0.4 | indirecta |
| PyPI | tensorflow | — | indirecta |
| PyPI | tensorflow | 1.15.0 | indirecta |
| PyPI | tensorflow | 2.4.0 | indirecta |
| PyPI | tensorflow | 2.7.2 | indirecta |
| PyPI | tensorflow | 2.8.4 | indirecta |
| PyPI | tensorflow-datasets | 4.7.0 | indirecta |
| PyPI | tensorstore | — | indirecta |
| PyPI | tf2onnx | — | indirecta |
| PyPI | tiktoken | — | indirecta |
| PyPI | tokenization | — | indirecta |
| PyPI | torch | — | indirecta |
| PyPI | torch | 1.12.1 | indirecta |
| PyPI | torch | 1.13.1 | indirecta |
| PyPI | torch | 1.9.1 | indirecta |
| PyPI | torchvision | — | indirecta |
| PyPI | torchvision | 0.10.1 | indirecta |
| PyPI | torchvision | 0.13.1 | indirecta |
| PyPI | tqdm | — | indirecta |
| PyPI | transformers | — | indirecta |
| PyPI | transformers | 4.40.0 | indirecta |
| PyPI | triton | 2.1.0 | indirecta |
| PyPI | typing-extensions | 3.7.4.3 | indirecta |
| PyPI | virtualenv | 16.7.9 | indirecta |
| PyPI | wandb | — | indirecta |
| PyPI | wrapt | — | indirecta |
| PyPI | wrapt | 1.14.1 | indirecta |
| PyPI | zarr | — | indirecta |
Avisos de dependencias 18
Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 38 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 18 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son directas. 52 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.
| Paquete | Versión | Relación | Gravedad | Avisos | Corregido en |
|---|---|---|---|---|---|
| black | 23.1.0 | indirecta | crítica | 4 | 26.3.1 |
| onnx | 1.12.0 | indirecta | crítica | 26 | 1.22.0 |
| onnx | 1.13.1 | indirecta | crítica | 24 | 1.22.0 |
| tensorflow | 1.15.0 | indirecta | crítica | 745 | 2.12.1 |
| tensorflow | 2.4.0 | indirecta | crítica | 760 | 2.12.1 |
| tensorflow | 2.7.2 | indirecta | crítica | 94 | 2.12.1 |
| tensorflow | 2.8.4 | indirecta | crítica | 46 | 2.12.1 |
| torch | 1.12.1 | indirecta | crítica | 30 | 2.13.0 |
| torch | 1.13.1 | indirecta | crítica | 28 | 2.13.0 |
| torch | 1.9.1 | indirecta | crítica | 30 | 2.13.0 |
| transformers | 4.40.0 | indirecta | crítica | 44 | 5.10.0 |
| virtualenv | 16.7.9 | indirecta | crítica | 4 | 20.36.1 |
| protobuf | 3.19.4 | indirecta | alta | 6 | 6.33.5 |
| protobuf | 3.19.6 | indirecta | alta | 4 | 6.33.5 |
| protobuf | 3.20.2 | indirecta | alta | 4 | 6.33.5 |
| sentencepiece | 0.1.96 | indirecta | alta | 2 | 0.2.1 |
| setuptools | 67.5 | indirecta | alta | 6 | 83.0.0 |
| numpy | 1.19.2 | directa | moderada | 2 | 1.22 |
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
¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.
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.
Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas.