Projet académique dédié à l'optimisation de code C++ et à la simulation de particules pour des applications scientifiques. Il propose des outils pour analyser et améliorer l'efficacité des algorithmes, ainsi que des méthodes de gestion mémoire adaptées aux calculs intensifs. Utilisé dans un cadre pédagogique pour former les étudiants aux bonnes pratiques de développement.

Outil dédié au lancement et à l'optimisation d'applications de type LImA et LImA2, principalement utilisées dans des environnements de calcul haute performance. Il configure dynamiquement les ressources système (CPU, mémoire, affinité NUMA) pour maximiser les performances des applications de traitement de données et d'acquisition (DAQ). Il prend en charge l'accélération matérielle via des bibliothèques comme Power9 NX GZIP et permet une intégration avec des frameworks comme Tango pour une gestion centralisée.

Ce projet académique développe des outils pour manipuler des polyèdres en trois dimensions. Il permet de les représenter, les importer et exporter depuis des fichiers au format OBJ, et de les décomposer en composantes connexes pour une analyse structurelle. Les algorithmes implémentés facilitent l'étude des propriétés géométriques et topologiques des modèles 3D, avec une approche modulaire et optimisée pour la gestion dynamique de la mémoire.

Ce projet propose des mises en page en tuiles pour les tableaux multidimensionnels en C++23, optimisant les performances des algorithmes gourmands en calculs. Il améliore la localité des données et la gestion mémoire, notamment pour les calculs linéaires et les équations différentielles partielles. Les mises en page en tuiles permettent une meilleure utilisation des caches et une vectorisation accrue, adaptées aux architectures CPU et GPU.

Ce projet fournit des exemples et des outils pour analyser les performances du ramasse-miettes (garbage collector) d'OCaml. Il permet aux développeurs de détecter des régressions entre différentes versions du langage et d'optimiser l'utilisation de la mémoire dans leurs applications. Les cas d'usage incluent le benchmarking, le profiling et l'identification de goulots d'étranglement liés à la gestion automatique de la mémoire.

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.

Bibliothèque ou outil dédié à la gestion dynamique de la mémoire dans un programme informatique. Il permet d'allouer et de libérer des blocs de mémoire de manière efficace, en optimisant l'espace utilisé et en évitant les fuites. Idéal pour les développeurs cherchant à contrôler finement l'utilisation de la mémoire dans leurs applications.

HPFDF est une bibliothèque logicielle dédiée à la compression, la décompression et la gestion efficace de données scientifiques ou techniques. Elle permet de structurer, stocker et manipuler des jeux de données volumineux tout en optimisant leur occupation mémoire. Utilisée principalement dans des contextes de recherche ou d'analyse de données, elle offre des outils pour manipuler des fichiers binaires et des structures de données complexes.

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.

Ce projet est un plugin dédié au contrôle et à l'acquisition d'images pour des caméras scientifiques, notamment celles de la gamme Xpad. Il permet de gérer les paramètres d'exposition, de synchronisation et de calibration des détecteurs, tout en optimisant la gestion des buffers mémoire pour des flux d'images haute performance. Utilisé dans des environnements de recherche ou industriels, il facilite l'intégration et le traitement des données issues de caméras spécialisées.