amdresearch/intellikit

** AMD 하드웨어용 최초의 툴링 **

IntelliKit는 ** AMD-focused** 성능 및 검증을 위한 Python 도구 세트입니다. 대부분의 스택 대상GPUs through ROCm, 도킹 하드웨어 카운터, 추적, 및 전송 데이터 ** clear APIs** 당신은 Python에서 사용할 수 있습니다. uprof_mcp adds AMD uProf for host-side CPU 같은 툴박스의 핫스팟 분석. LLM 스타일의 워크플로를 위해 ** 모델 Context Protocol (MCP) ** 서버 (프로그래밍, HIP 컴파일, HIP docs, rocminfo, amd-smi, …) 및 ** 시약 기술** - Kerncap, Metrix, Linex, Nexus 및 Accordo ([install/skills/install.sh])에 대한 플레이북을 설치합니다. 노트북, 스크립트, MCP 클라이언트 또는 Cursor / Claude / Codex에서 스택을 사용합니다.

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상자에 있는 무엇이

거친 워크플로우:isolate 커널 →profile it (counters and/or source line) → lean onother helpers (실제 ran, MCP, skills, CPU 프로파일링) →validate 그 변경은 여전히 정확합니다.

IntelliKit is a set of Python tools for AMD-focused performance and validation. Most of the stack targets GPUs through ROCm, turning hardware counters, traces, and dispatch data into clear APIs you can use from Python. uprof_mcp adds AMD uProf for host-side CPU hotspot analysis in the same toolbox. For LLM-style workflows you also get Model Context Protocol (MCP) servers (profiling, HIP compile, HIP docs, rocminfo, amd-smi, …) and agent skills — installable SKILL.md playbooks for Kerncap, Metrix, Linex, Nexus, and Accordo (install/skills/install.sh). Use the stack from a notebook, a script, an MCP client, or Cursor / Claude / Codex.

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What’s in the box

Rough workflow: isolate a kernel → profile it (counters and/or source lines) → lean on other helpers (what actually ran, MCP, skills, CPU profiling) → validate that changes are still correct.