Dans les plate-formes pour calcul hautes performances, la technique d’I/O forwarding est souvent utilisée pour atténuer les conflits d’accès aux serveurs du système de fichiers parallèle, qui sont partagés par les applications. Les nœuds d’I/O intermédiaires sont placés entre les nœuds de calcul et ces serveurs et sont responsables de la transmission des demandes. Dans ce scénario, il est important de répartir correctement le nombre de nœuds d’I/O disponibles parmi les jobs en cours d’exécution pour promouvoir une utilisation efficace de ces ressources et améliorer les performances d’I/O. Cependant, l’impact de différents nombres de nœuds intermédiaires sur la bande passante d’une application dépend de ses caractéristiques.Dans ce rapport, nous explorons l’idée de prédire les performances de l’application en extrayant des informations d’une trace agrégée à gros grain d’une exécution précédente, puis en utilisant ces informations pour faire correspondre chacune des phases d’I/O de l’application à un benchmark équivalent, pour lequel on pourrait avoir des résultats de performance. Nous testons cette idée en l’appliquant à cinq applications différentes sur trois études de cas, et trouvons une erreur moyenne d’environ 20%. Nous discutons longuement les résultats obtenus et les limites de l’approche, en indiquant des opportunités pour travaux futures.