Ce projet automatise le benchmarking des performances des environnements HPC basés sur Guix, notamment pour les clusters comme Plafrim. Il exécute des tests de bande passante MPI entre nœuds, compare différentes configurations (MPI, réseaux) et stocke les résultats dans une base de données. Les données sont ensuite analysées pour détecter des régressions et visualisées sous forme de graphiques. L'objectif est d'optimiser les performances des infrastructures de calcul haute performance.

Ce projet permet de comparer et évaluer des algorithmes de gestion énergétique pour des nœuds sans fil alimentés par énergie solaire. Il utilise des données réelles de rayonnement solaire et des modèles de décharge de batteries pour simuler et analyser les performances de différentes stratégies de planification. L'objectif est d'identifier les solutions les plus efficaces pour prolonger l'autonomie des systèmes IoT dans des environnements contraints.

MajS est un outil dédié à l'analyse et à la comparaison de réseaux biologiques, notamment pour l'étude des voies de signalisation et des prédictions de nœuds biologiques. Il permet de générer des solutions optimales à partir de règles logiques appliquées à des instances biologiques, facilitant ainsi la validation et l'interprétation des modèles. Les résultats sont utilisés pour comparer les performances avec d'autres outils comme Iggy.

Outil dédié à l'assemblage et au test de flux de données entre plusieurs nœuds matériels et logiciels. Il permet de simuler des environnements complexes pour valider des protocoles de communication, mesurer les performances et analyser les latences. Principalement utilisé dans des contextes de recherche ou de développement technique pour optimiser les transferts de données et garantir la stabilité des systèmes distribués.

Projet dédié à la modélisation, la simulation et le contrôle de robots planaires à quatre liens. Il permet de dériver les matrices de cinématique et de dynamique, de simuler des mouvements via ROS et Gazebo, et d'analyser les performances mécaniques comme les ellipsoïdes de manipulateurs ou les polytopes de force. Les outils incluent des scripts Octave pour les calculs symboliques et des nœuds ROS pour la visualisation et le contrôle en temps réel.

Ce projet permet d'évaluer et comparer les performances de différents frameworks (Pig et PySpark) pour calculer le PageRank sur de grands jeux de données. Il inclut la gestion de clusters cloud, l'exécution de tâches distribuées et l'analyse des résultats obtenus. L'objectif est d'optimiser le traitement de données massives en mesurant l'impact du nombre de nœuds de calcul sur les performances.

Outil permettant d'explorer et de visualiser les ressources informatiques d'une infrastructure de calcul distribuée. Il offre une interface centralisée pour consulter les clusters, les nœuds, les processeurs, les mémoires, les GPU et les réseaux disponibles. Les utilisateurs peuvent analyser les performances, les configurations et les accès aux ressources, facilitant ainsi la planification et l'optimisation des ressources techniques.