Ce projet développe des outils pour optimiser les performances des calculs scientifiques, notamment via des méthodes de stencil et de gestion de mémoire. Il permet de simuler des processus physiques complexes et d'évaluer l'efficacité de différentes approches algorithmiques. Les fonctionnalités incluent le benchmarking, la gestion de données en mémoire et l'analyse de performance pour des applications nécessitant une haute efficacité computationnelle.

Ce projet développe des outils algorithmiques pour analyser et optimiser des politiques de cache dans les systèmes informatiques. Il permet de modéliser des flux de données complexes, d'évaluer des politiques de gestion mémoire et de simplifier des expressions booléennes pour améliorer les performances des systèmes. Les solutions proposées sont principalement destinées aux développeurs et chercheurs en informatique.

Ce projet se concentre sur l'optimisation des simulations fluides en utilisant la transformée en ondelettes discrète (DWT) pour une compression dynamique des données sur GPU. Il évalue les performances de différents algorithmes de compression et configurations de blocs pour améliorer l'efficacité mémoire et calculatoire. Les résultats sont utilisés pour valider des modèles numériques et réduire les coûts de stockage tout en préservant la précision des simulations.

Ce projet propose un benchmark dédié à l'évaluation des performances de différentes implémentations de l'équation de réaction Gray-Scott utilisant le framework SYCL. Il permet de comparer des méthodes de gestion mémoire (buffers, malloc_shared, malloc_device) et d'analyser l'impact des architectures matérielles (CPU, iGPU, dGPU) sur les temps de calcul et la précision des résultats. Les données collectées aident à optimiser les performances des applications scientifiques intensives.

Ce dépôt centralise des tests dédiés aux infrastructures de calcul haute performance (HPC) gérées par le CINES. Il permet d'évaluer les performances, la fiabilité et la stabilité des systèmes HPC à travers des scripts de test couvrant la mémoire, les entrées/sorties, les communications réseau et la gestion des jobs. Ces tests sont conçus pour valider et optimiser les environnements de calcul scientifique utilisés par la communauté académique et de recherche en France.

DYCTON est une plateforme de simulation dédiée à l'évaluation des performances de différentes configurations mémoire pour des systèmes embarqués. Elle permet de modéliser des architectures combinant mémoire rapide et mémoire lente, en fonction de l'empreinte mémoire des applications. L'objectif est de mesurer l'impact de ces configurations sur les performances globales des systèmes, notamment dans le cadre de systèmes sur puce (SoC) intégrant une architecture MIPS32 personnalisée.

P4z est un projet académique dédié à l'analyse comparative des performances de différents algorithmes de tri (insertion, fusion, rapide, radix) sur divers types de tableaux (aléatoires, croissants, décroissants, constants ou combinés). Il permet d'évaluer leur temps d'exécution et leur consommation mémoire en fonction de la taille des données et des caractéristiques des tableaux, afin d'identifier les cas d'usage optimaux pour chaque algorithme.

Outil de mesure et d'analyse de la latence mémoire des systèmes informatiques. Permet aux développeurs et administrateurs système d'évaluer les performances des accès mémoire, d'identifier les goulots d'étranglement et d'optimiser les configurations matérielles ou logicielles pour améliorer l'efficacité des applications.

Outil d'analyse et d'estimation dédié aux gadgets de masquage utilisés en cryptographie. Il permet d'évaluer les performances en cycles CPU et les coûts mémoire des algorithmes de masquage sur différentes architectures de microcontrôleurs. Le projet facilite la comparaison des configurations et l'optimisation des paramètres pour des applications sécurisées, en intégrant une bibliothèque extensible de gadgets et des exemples de configurations matérielles et de masquage.

P4a est un projet d'analyse et de benchmarking dédié à l'évaluation des performances de différentes structures de données en Java. Il permet de comparer des implémentations comme ArrayList, LinkedList et Vector en mesurant leur temps d'exécution et leur consommation mémoire pour des opérations courantes (ajout, recherche, suppression). Les résultats aident à choisir la structure la plus adaptée selon les contraintes d'une application, notamment pour des environnements comme les applications mobiles où l'optimisation des ressources est cruciale.