Thèse soutenue

Optimisation de la consommation énergétique des applications parallèles avec des itérations en utilisant réduisant la fréquence des processeurs

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Auteur / Autrice : Ahmed Badri Muslim Fanfakh
Direction : Raphaël CouturierJean-Claude Charr
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 17/10/2016
Etablissement(s) : Besançon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies / FEMTO-ST
Jury : Président / Présidente : Nabil Abdennadher
Examinateurs / Examinatrices : Raphaël Couturier, Jean-Claude Charr, Nabil Abdennadher, Fabienne Jézéquel, Jean-Marc Pierson
Rapporteurs / Rapporteuses : Fabienne Jézéquel, Jean-Marc Pierson

Résumé

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Au cours des dernières années, l'informatique “green” est devenue un sujet important dans le calcul intensif. Cependant, les plates-formes informatiques continuent de consommer de plus en plus d'énergie en raison de l'augmentation du nombre de noeuds qui les composent. Afin de minimiser les coûts d'exploitation de ces plates-formes de nombreuses techniques ont été étudiées, parmi celles-ci, il y a le changement de la fréquence dynamique des processeurs (DVFS en anglais). Il permet de réduire la consommation d'énergie d'un CPU, en abaissant sa fréquence. Cependant, cela augmente le temps d'exécution de l'application. Par conséquent, il faut trouver un seuil qui donne le meilleur compromis entre la consommation d'énergie et la performance d'une application. Cette thèse présente des algorithmes développés pour optimiser la consommation d'énergie et les performances des applications parallèles avec des itérations synchrones et asynchrones sur des clusters ou des grilles. Les modèles de consommation d'énergie et de performance proposés pour chaque type d'application parallèle permettent de prédire le temps d'exécution et la consommation d'énergie d'une application pour toutes les fréquences disponibles.La contribution de cette thèse peut être divisé en trois parties. Tout d'abord, il s'agit d'optimiser le compromis entre la consommation d'énergie et les performances des applications parallèles avec des itérations synchrones sur des clusters homogènes. Deuxièmement, nous avons adapté les modèles de performance énergétique aux plates-formes hétérogènes dans lesquelles chaque noeud peut avoir des spécifications différentes telles que la puissance de calcul, la consommation d'énergie, différentes fréquences de fonctionnement ou encore des latences et des bandes passantes réseaux différentes. L'algorithme d'optimisation de la fréquence CPU a également été modifié en fonction de l'hétérogénéité de la plate-forme. Troisièmement, les modèles et l'algorithme d'optimisation de la fréquence CPU ont été complètement repensés pour prendre en considération les spécificités des algorithmes itératifs asynchrones.Tous ces modèles et algorithmes ont été appliqués sur des applications parallèles utilisant la bibliothèque MPI et ont été exécutés avec le simulateur Simgrid ou sur la plate-forme Grid'5000. Les expériences ont montré que les algorithmes proposés sont plus efficaces que les méthodes existantes. Ils n’introduisent qu’un faible surcoût et ne nécessitent pas de profilage au préalable car ils sont exécutés au cours du déroulement de l’application.