====== Connaître la mémoire utilisée à l'instant t au cours de l’exécution ======

  * regarder le fichier /proc/pid/status où pid est l'identificateur du process (le répertoire /proc/pid existe et est tenu à jour par Linux seulement pendant l'exécution de ce process). 

Il y a ici les diverses mémoires utilisées par le process dont VmPeak (virtuelle), VmHWM (physique), VmRSS (résiduelle). La résiduelle devrait suffire dans l'analyse. 
  * regarder "top" - on peut rajouter des colonnes en tapant "f" (fields) ; "top" se base sur les informations contenues dans /proc/pid/status 
  * on peut aussi accéder aux informations contenues dans /proc/pid/status depuis le programme lui même. Par exemple, en C : https://bitbucket.org/code_aster/codeaster-src/src/tip/bibc/utilitai/mempid.c 


===== Avoir une évolution (une courbe) au cours du temps  =====

  * soit on se fait notre propre script pour lire régulièrement les infos de /proc/pid/status 
  * soit on appelle top en background (et éventuellement on redirige la sortie vers un fichier d'output) 
<code bash>

top -b -n 100 -d 1 -p pid > output 

</code>

où 
''pid'' est à remplacer par le numéro du process qu'on veut suivre (qui est obtenu avec top ou ps, mais on peut automatiser) 
(ou ''-n 100'' est le nombre de fois et ''-d 1'' le pas en secondes)
  * soit on appelle la fonction C ci-dessus à certains points du programme (là où on sait qu'il y a eu des allocations/desalocations mémoire importantes) 
  * soit on utilise des paquets déjà faits, comme ceux-ci (psutil ou ressource) en Python : 
http://fa.bianp.net/blog/tag/memory_profiler.html 
  * soit on utilise des outils d'analyse plus puissants (mais plus difficiles à apprendre), p.ex. Valgrind (avec son module "massif") 

====== À la fin d'un job ======

man ''sacct'', rechercher "ReqMem, MaxRss"

Voir aussi [[https://www.ens-lyon.fr/PSMN/Documentation/clusters_usage/accounting.html|Accounting]]



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