Resilient scheduling algorithms for large-scale platforms

par Valentin Le Fevre

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Yves Robert.

Soutenue le 18-06-2020

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 Optimisation des ressources : modèles, algorithmes et ordonnancement (laboratoire) .

Le président du jury était Olivier Beaumont.

Le jury était composé de Olivier Beaumont, Henri Casanova, Rami G. Melhem, Anne Benoit, Amina Guermouche.

Les rapporteurs étaient Henri Casanova, Rami G. Melhem.

  • Titre traduit

    Algorithmes d’ordonnancement tolérants aux fautes pour les plates-formes à large échelle


  • Résumé

    Cette thèse se concentre sur un problème majeur dans le contexte du calcul haute performance : la résilience. Les machines de calcul étant de plus en plus grosses pour viser les 10^18 opérations de calcul par seconde (exascale), celles-ci sont sujettes à de nombreuses pannes. La réduction du temps de calcul et la gestion du nombre de fautes sont deux problématiques étroitement liées : par exemple la réplication (redondance de calcul) permet de subir moins d'erreurs mais induit uneune diminution du nombre de ressources disponibles. En particulier, cette thèse se concentre sur divers mécanismes de « checkpoint/restart » (sauvegarde de l'état d'une application pour repartir de celle-ci lors d'une panne): la première partie traite de checkpoints sur plusieurs niveaux, de l'utilisation de ressources supplémentaires pour palier la latence des systèmes, et de checkpoint dans des graphes de tâches quelconques. La deuxième partie traite de stratégies optimales de checkpoint quand elles sont couplées avec de la réplication (dans des chaines de tâches, sur des plates-formes hétérogènes et enfin avec de la duplication de processus). La dernière partie explore quelques problèmes d'ordonnancement liés aux perturbations croissantes dans les plates-formes à large échelle.


  • Résumé

    This thesis focuses on a major problem for the HPC community: resilience. Computing platforms are bigger and bigger in order to reach what we call exascale, i.e. a computing capacity of 10^18 FLOP/s but they suffer numerous failures. Reducing the execution time and handling the errors are two linked problems: for instance, replication (computing redudancy) decreases the number of critical failures but also decreases the number of available resources. In particular, this thesis focuses on several “checkpoint/restart” mechanisms.(saving the state of an application to restart from that save when a failure occurs): the first part investigates checkpointing on several levels, the use of additional resources to cope with system latency and checkpointing in generic task-graphs. The second part deals with optimal checkpointing strategies when coupled with replication (in linear task graphs, on heterogeneous platforms and with process duplication). The last part explores several scheduling problems linked to increasing disruptions in large-scale platforms.


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