Thèse soutenue

Ordonnancement de tâches indépendantes sous contraintes budgédaire et temporelle

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Auteur / Autrice : Yiqin Gao
Direction : Frédéric Vivien
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 29/09/2021
Etablissement(s) : Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (2009-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure de Lyon (2010-...)
Laboratoire : Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon ; 1988-....) - Optimisation des ressources : modèles, algorithmes et ordonnancement
Jury : Président / Présidente : Florina Ciorba
Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Vivien, Florina Ciorba, Olivier Beaumont, Arnaud Legrand, Georges Da Costa, Véronika Rehn-Sonigo, Yves Robert
Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Beaumont, Arnaud Legrand

Mots clés

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Résumé

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De nos jours, l'informatique est un outil essentiel dans divers domaines de la recherche scientifique et dans notre vie quotidienne. Beaucoup des travaux informatiques, ou tâches, ont des échéances. D'autre part, le budget dont nous disposons est généralement limité. Afin de répondre aux exigences en termes de performances sous contraintes de budget et d'échéance, nous devons concevoir des heuristiques de planification pour améliorer les performances. En même temps, nous accordons de plus en plus d'attention à la protection de l'environnement. L'efficacité énergétique devient l'un des objectifs critiques dans une variété de problèmes. Ainsi, dans cette thèse, nous présentons des heuristiques d'ordonnancement pour des tâches indépendantes sous contraintes budgétaires et temporelles, qui cherchent à optimiser la performance ou la consommation d'énergie. Les trois premières parties de cette thèse ont la performance comme objectif, et nous traitons l'efficacité énergétique dans le quatrième. Les trois premiers travaux ont des conditions similaires : Nous avons un sac de tâches pour lesquelles les temps d'exécution suivent la même distribution. On peut décider à tout instant d'interrompre l'exécution d'une tâche et d'en lancer une nouvelle. Les principales questions sont de savoir combien (ou quels) processeurs utiliser, et si et quand interrompre les longues tâches. Dans un travail antérieur, les auteurs ont considéré une plateforme homogène et une échéance commune pour toutes les tâches. Nos travaux prolongent les travaux précédents dans trois directions : Premièrement, nous considérons une plateforme hétérogène. Deuxièmement, nous supposons que la distribution des temps d'exécution des tâches est inconnue. Troisièmement, les tâches arrivent périodiquement et ont leur propre échéance. Le quatrième travail se place dans un cadre temps-réel. Nous avons des tâches périodiques et une plateforme hétérogène. Nous considérons des pannes transitoires, et les tâches sont répliquées pour assurer un seuil de fiabilité prescrit. Nous n'avons plus de budget limité. En revanche, nous devons trouver une heuristique qui minimise la consommation d'énergie, tout en respectant les contraintes d'échéance et de fiabilité de toutes les tâches.