Ce travail présente un modèle de performance réaliste pour exécuter des workflows scientifiques sur des architectures ayant des mémoires à bande passante élevée, comme par exemple Intel Knights Landing. Nous fournissons une analyse détaillée du temps d'exécution sur ces plates-formes, en tenant compte des transferts depuis deux mémoires (rapide et lente), et leur recouvrement avec les calculs. Nous introduisons plusieurs stratégiesd'ordonnancement et de placement mémoire: non seulement les tâches doivent être assignées aux ressources de calcul, mais il faut aussi décider quelle fraction des données d'entrée et de sortie va résider en mémoire rapide, alorsque le reste sera en mémoire lente. Des simulations approfondies nous permettentd'évaluer l'impact des stratégies de placement sur la performance. Nous menons également des expériences réelles pour un noyau de Gauss-Seidel 1D simple, afin d'évaluer la précision du modèle. Nous démontrons ainsi l'importance d'une gestion fine de la mémoire sur les systèmes avec double mémoire.