Discover, model and combine energy leverages for large scale energy efficient infrastructures

par Issam Rais

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Laurent Lefèvre.

Soutenue le 28-09-2018

à Lyon , dans le cadre de École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon , en partenariat avec École normale supérieure de Lyon (établissement opérateur d'inscription) , Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon) (laboratoire) et de Algorithms and Software Architectures for Distributed and HPC Platforms (laboratoire) .

Le président du jury était Frédéric Desprez.

Le jury était composé de Laurent Lefèvre, Frédéric Desprez, Sébastien Monnet, Pascal Bouvry, Anne-Cécile Orgerie, Alba Cristina De Melo, Anne Benoit, Jean-Marc Pierson.

Les rapporteurs étaient Sébastien Monnet, Pascal Bouvry.

  • Titre traduit

    Découvrir, modéliser et combiner des leviers énergétiques pour des infrastructures de calculs basse consommation


  • Résumé

    La consommation énergétique de nos entités de calculs à grande échelle est une problématique de plus en plus inquiétante. Il est d'autant plus inquiétant que nous nous dirigeons vers "L'exascale",machine qui calcule 10^18 opérations flottantes par secondes, soit 10 fois plus que les meilleurs machines publiques actuelles. En 2017, les data-center consommaient 7% de la demande globale et étaient responsable de 2% de l’émission globale de CO2. Avec la multiplication actuelle du nombre d'outils connectés par personne, réduire la consommation énergétique des data-centers et supercalculateurs à grande échelle est une problématique cruciale pour construire une société numérique durable.Il est donc urgent de voir la consommation énergétique comme une problématique phare de cescentres. De nombreuses techniques, ici nommé "levier", ont été développées dans le but de réduire la consommation électrique des centres de calculs, à différents niveaux : infrastructure, matériel, intergiciel et applicatif. Bien utiliser ces leviers est donc capitale pour s'approcher de l'efficience énergétique. Un grand nombre de leviers sont disponibles dans ces centres de calculs. Malgré leurs gains potentiels, il peut être compliqué de bien les utiliser mais aussi d'en combiner plusieurs en restant efficace en énergie.Dans cette thèse, nous avons abordé la découverte, compréhension et usage intelligent des leviers disponibles à grande échelle dans ces centres de calculs. Nous avons étudié des leviers de manière indépendante, puis les avons combinés à d'autres leviers afin de proposer une solution générique et dynamique à l'usage combiné des leviers.


  • Résumé

    Energy consumption is a growing concern on the verge of Exascale computing, a machine reaching 10^18 operations per seconds, 10 times the actual best public supercomputers, it became a crucial focus. Data centers consumed about 7% of total demand of electricity and are responsible of 2% of global carbon emission. With the multiplication of connected devices per person around the world, reducing the energy consumption of large scale computing system is a mandatory step to address in order to build a sustainable digital society.Several techniques, that we call leverage, have been developed in order to lower the electricalconsumption of computing facilities. To face this growing concern many solutions have beendeveloped at multiple levels of computing facilities: infrastructure, hardware, middle-ware, andapplication.It is urgent to embrace energy efficiency as a major concern of our modern computing facilities. Using these leverages is mandatory to better energy efficiency. A lot of leverages are available on large scale computing center. In spite of their potential gains, users and administrators don't fully use them or don't use them at all to better energy efficiency. Although, using these techniques, alone and combined, could be complicated and counter productive if not wisely used.This thesis defines and investigates the discovery, understanding and smart usage of leverages available on a large scale data center or supercomputer. We focus on various single leverages and understand them. We then combine them to other leverages and propose a generic solution to the dynamic usage of combined leverages.


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