Résumé:
La mémoire est souvent devenue un problème majeur dans les applications.

Ceci pour la question des performances d’accès, mais aussi par les 
volumes à gérer au sein d’applications souvent de plus en plus 
dynamiques, complexes et développées à plusieurs sur des dizaines d’années.

Se posent alors les questions suivantes :

  – Comment se rendre compte de ses erreurs et de patterns 
problématiques facilement corrigibles ?
   – Comment trouver où elle est consommée lorsque j’atteins les limites 
de ma machine (malloc, variables globales, TLS) ?
   – Le NUMA, je fais comment pour savoir si je me suis trompé et où ?

Après ma thèse sur la gestion mémoire en contexte HPC (malloc, kernel, 
NUMA, multi-threading….) sur large simulation numérique j’ai eu 
l’opportunité de développer deux profileurs mémoires, Malt (MALloc 
Tracker) et Numaprof. Avec ces outils, j’ai tenté de reporter ce que 
j’ai pu comprendre le long de mon chemin et rendre visible ce que 
j’avais du mal à visualiser à l’époque dans les codes cibles inconnus 
avec lesquels j’interagissais. Outils maintenant open-sources pour le C 
/ C++ / Fortran (rust).

Je présenterais donc ces deux outils avec en principe quelques exemples 
d’observations obtenues.

Site web : https://memtt.github.io/