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.

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 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.

SVF est un framework open source dédié à l'analyse statique de pointeurs pour les programmes compilés avec LLVM. Il permet de détecter des erreurs mémoire, d'optimiser le code et de vérifier la cohérence des accès mémoire. Utilisé principalement dans le domaine de la compilation et de la sécurité logicielle, il offre des outils pour analyser les flux de données et les dépendances entre pointeurs dans un programme.

Ce projet se concentre sur l'optimisation des simulations fluides en utilisant la transformée en ondelettes discrète (DWT) pour une compression dynamique des données sur GPU. Il évalue les performances de différents algorithmes de compression et configurations de blocs pour améliorer l'efficacité mémoire et calculatoire. Les résultats sont utilisés pour valider des modèles numériques et réduire les coûts de stockage tout en préservant la précision des simulations.

Module Puppet permettant de configurer et gérer le service memcached, un système de cache mémoire distribué. Il automatise le déploiement, la configuration et le monitoring de memcached sur des infrastructures serveurs. Permet de définir des limites de mémoire, des ports d'écoute et des paramètres système pour optimiser les performances des applications utilisant ce cache.

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 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.

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.

Outil conçu pour surveiller en temps réel l'utilisation de la mémoire des nœuds de calcul dans un environnement Slurm. Il permet de collecter périodiquement des données sur la mémoire utilisée via des commandes système comme *vmstat*, facilitant ainsi l'identification des ressources sous-optimisées ou des goulots d'étranglement. Les résultats sont enregistrés dans des fichiers dédiés pour analyse ultérieure.