Ce projet fournit des outils et tutoriels pour développer des applications utilisant la programmation parallèle avec SyCL, notamment pour exploiter les capacités des GPU et accélérateurs. Il inclut des benchmarks pour évaluer les performances et des guides pratiques pour configurer des environnements de développement sur des machines équipées de cartes NVIDIA ou Intel. Destiné aux développeurs et chercheurs en calcul haute performance.

Scalatrace est un outil dédié à l'analyse et à la simulation de performances pour les applications parallèles et distribuées. Il permet de capturer des traces d'exécution détaillées (temps écoulé, nombre d'instructions) lors de l'exécution de benchmarks HPC ou d'applications scientifiques. Ces traces peuvent ensuite être réutilisées pour simuler ou optimiser les performances sur différents environnements matériels, facilitant ainsi l'évaluation et l'amélioration des infrastructures de calcul haute performance.

Projet dédié à l'optimisation et à l'accélération de calculs intensifs en utilisant des technologies comme CUDA et nvC++. Il permet de tester et comparer les performances des calculs parallèles sur CPU et GPU, notamment pour des applications scientifiques ou industrielles nécessitant des ressources de calcul avancées. Le projet inclut des outils de calibration, de benchmarking et des exemples pratiques pour évaluer l'efficacité des algorithmes.

Le projet NPB (NAS Parallel Benchmarks) est une suite de programmes conçus pour évaluer les performances des supercalculateurs et des systèmes parallèles. Développé par la NASA, il permet de mesurer l'efficacité des architectures informatiques en simulant des charges de travail intensives. Les benchmarks couvrent divers domaines comme le calcul scientifique, la dynamique des fluides ou le traitement de données massives. Les résultats obtenus aident les chercheurs et ingénieurs à optimiser leurs configurations matérielles et logicielles.

Projet de recherche visant à évaluer et optimiser les performances des systèmes embarqués basés sur des processeurs ARM. Il permet de mesurer l'impact de différentes configurations matérielles et logicielles sur les performances globales, notamment en analysant la latence mémoire et l'efficacité des calculs parallèles. Les résultats sont utilisés pour améliorer les architectures futures et guider les choix de conception.

Ce projet réalise un benchmark du modèle Gray-Scott en utilisant l'extension SYCL pour évaluer les performances de calcul parallèle sur différentes architectures matérielles (CPU, iGPU, dGPU). Il compare trois implémentations alternatives (BuffersAccessors, MallocShared, MallocDevice) et mesure les temps d'exécution et les résultats numériques pour des itérations variables.

Ce projet réalise des tests préliminaires pour évaluer l'accélération des calculs de relaxation magnétique via OpenMP et GPU. Il simule le processus de relaxation utilisé dans Radia en itérant des calculs de nouvelles magnétisations. Les performances sont comparées entre une exécution CPU simple, OpenMP et GPU pour identifier les gains de temps significatifs.

Ce projet pédagogique vise à introduire les étudiants aux concepts d'analyse de performance logicielle et d'optimisation en C++. Il propose des outils pour évaluer et manipuler des produits de Hadamard, essentiels en calcul matriciel et en traitement du signal. Destiné aux cours universitaires, il facilite l'apprentissage pratique des techniques d'optimisation et de parallélisation.

PhoenixPerformance est une bibliothèque logicielle dédiée à l'optimisation et à l'accélération des calculs scientifiques, notamment pour la simulation de systèmes physiques complexes. Elle propose des outils pour évaluer des produits de matrices, des barycentres, et des modèles comme Gray-Scott, tout en garantissant des performances élevées grâce à des algorithmes optimisés et parallélisés.