Solution technique permettant de mesurer, suivre et analyser la consommation énergétique en temps réel. Destinée aux particuliers, entreprises ou collectivités, elle offre une visibilité précise sur les usages énergétiques pour identifier des économies potentielles et améliorer l'efficacité des installations.

Outil open source dédié à la collecte et à l'analyse des données de consommation énergétique des infrastructures informatiques. Il permet aux administrateurs système et aux équipes DevOps de mesurer l'impact énergétique de leurs serveurs et équipements réseau, afin d'identifier des axes d'optimisation et de réduire l'empreinte carbone des datacenters. Les données collectées incluent la puissance instantanée, l'énergie consommée et les tendances temporelles.

Outil dédié à la mesure et à l'analyse de la consommation énergétique des composants matériels (CPU, GPU) d'un système. Permet d'estimer l'énergie consommée en millijoules et de surveiller les performances en temps réel. Utilisé pour optimiser l'efficacité énergétique des infrastructures informatiques.

Joulehunter est un outil d'analyse de la consommation d'énergie des programmes. Il permet d'identifier les parties du code qui consomment le plus d'énergie, contribuant ainsi à l'optimisation de la consommation énergétique des logiciels.

Plateforme dédiée à la modélisation et à l'analyse des réseaux énergétiques. Elle permet aux gestionnaires de réseaux, aux collectivités et aux industriels de simuler des scénarios de consommation, d'optimiser les flux énergétiques et de planifier des investissements. L'outil intègre des données en temps réel et des modèles prédictifs pour améliorer l'efficacité énergétique et réduire les coûts.

Ce projet propose une base de données avancée dédiée à l'analyse des données énergétiques et démographiques en Europe. Il permet d'étudier l'évolution des énergies renouvelables, la consommation énergétique par habitant, les émissions de CO2 et les tendances démographiques. Les requêtes SQL fournies offrent des insights précis pour comprendre les dynamiques énergétiques et environnementales des pays européens.

GreenML est un outil permettant de calculer et d'analyser la consommation énergétique des algorithmes de machine learning. Il permet aux utilisateurs de comparer l'efficacité énergétique des différents modèles et algorithmes de machine learning, et d'optimiser leur consommation énergétique.

Outil dédié au monitoring et à l'analyse de la consommation énergétique des cartes graphiques (GPU). Il permet aux entreprises et aux particuliers de suivre en temps réel leur consommation électrique, d'identifier les pics de consommation et d'optimiser l'efficacité énergétique de leurs équipements. Grâce à des rapports détaillés, il aide à réduire les coûts et l'impact environnemental liés à l'utilisation des GPU.

Ce projet vise à fournir une plateforme d'analyse et de simulation de la consommation énergétique des bâtiments. Il permet aux utilisateurs d'importer des données de consommation, de les visualiser et de les comparer sous forme de graphiques et de tableaux, ainsi que de simuler des scénarios d'amélioration énergétique.

Ce projet vise à analyser et modéliser la consommation énergétique des GPU, en particulier lors des mouvements et du stockage de données. Il propose des microbenchmarks pour calibrer un modèle énergétique, des exemples d'application pour estimer la répartition de puissance, et des outils pour reproduire les résultats sur différents modèles de GPU.