Dans l'industrie aéronautique, l'aéroacoustique est utilisée pour modéliser la propagation d'ondes acoustiques à travers des courants d'air enveloppant un avion en vol. Par exemple, cela permet de simuler le bruit produit au niveau du sol par un avion pendant les phases de décollage et d'atterrissage afin de vérifier si les standards environnementaux réglementaires sont respectés. Contrairement à la plupart des simulations de problèmes physiques complexes, la méthode repose sur la solution de systèmes couplés creux/denses. Dans une précédente étude, nous avons proposé deux classes d'algorithmes pour résoudre ce type de grands systèmes linéaires sur une machine relativement petite (un ou peu de nœuds multi-cœurs) basés sur des techniques de compression. L'objectif de cette étude est de déterminer si l'impact positif de ces algorithmes sur l'utilisation de la mémoire se traduit également dans la consommation énergétique. Vu la nature du problème, le couplage de matrices creuses et denses ainsi que les méthodes de résolution sous-jacentes, y compris les étapes de compression creuse et dense, cela conduit à un profil de consommation de puissance du processeur et de la mémoire très intéressant que nous avons l'intention d'analyser en détails.