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.

Outil permettant d'évaluer et comparer les performances des cartes graphiques en exécutant des benchmarks de modèles d'apprentissage profond. Il facilite le choix de matériel adapté pour des applications en intelligence artificielle ou en calcul scientifique.

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 projet propose des ressources et tutoriels pour maîtriser le langage Rust et optimiser des codes C++. Il inclut des exemples concrets de simulation scientifique, des outils de visualisation de traces GPU/CPU, et des benchmarks pour comparer les performances entre différentes implémentations. Destiné aux développeurs et chercheurs, il facilite l'apprentissage des bonnes pratiques en programmation parallèle et l'utilisation de Vulkan pour le 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.

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.

KaStORS est un projet dédié à l'optimisation des performances de calculs parallèles, en particulier pour les algorithmes de calcul scientifique. Il inclut des fonctionnalités de vérification de la compatibilité des compilateurs avec OpenMP et de benchmarking de performances.

Outil de benchmarking et de simulation dédié à l'évaluation des performances des systèmes de calcul haute performance (HPC). Il permet de tester des méthodes numériques avancées comme les éléments spectraux finis (SEM) et les différences finies pour résoudre des équations d'ondes acoustiques en 2D et 3D. Utilisé par les chercheurs et ingénieurs pour comparer des architectures matérielles et des modèles de programmation dans un contexte scientifique.

Ce projet propose des outils pour simuler des réactions chimiques complexes comme le modèle Gray-Scott, en exploitant les capacités de calcul haute performance de Julia. Il inclut des implémentations CPU et GPU, des optimisations pour la compilation juste-à-temps et des benchmarks pour évaluer l'efficacité des algorithmes. Destiné aux chercheurs et ingénieurs en calcul scientifique, il facilite l'exploration de phénomènes physiques et chimiques à grande échelle.

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.