Une approche autonomic de la gestion dynamique de ressources dans les clusters HPC

par Quentin Guilloteau

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Eric Rutten.

Thèses en préparation à l'Université Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de Grenoble (laboratoire) depuis le 01-10-2020 .

mots clés

• Feedback computing
• Calcul autonomique
• High-Performance Computing
• Consommation énergétique

Résumé

Cette thèse cible les problèmes liés au fait que les infrasructures de Calcul Haute Performance (HPC) font face à une grandissante variabilité dans leur fonctionnement, liée à, p. ex., la performance et la consommation d'énergie. Du fait qu'ils sont de moins en moins prévisibles, leur administration nécessite une gestion dynamique, en ligne. La consommation énergétique est l'une des motivations majeures pour une amélioration de la gestion en ligne, de façon à éviter le surdimensionnement des infrastructures, et optimiser leur usage à partir du moment où elles fonctionnent. L'objectif de la thèse Est de développer des méthodes et techniques pour la gestion et le contrôle dynamique, en ligne, d'infrastructures HPC, avec des cibles d'optimisation p. ex. d'aspects liés à la consommation énergétique, selon le plan de travail ci-après.

mots clés

• Energy consumption
• Feedback computing
• High-Performance Computing
• Autonomic Computing

Titre traduit

Autonomic approach to runtime management of HPC cluster resources

Résumé

This thesis targets the fact that HPC systems are facing more and more variability in their behavior (related to e.g., performance and power consumption) and because they are less predictable, their administration requires runtime management. Energy consumption is one of the main motivations for improving runtime management, in order to avoid having overdimensioned infrastructures, and optimize their usage once they are ran. The objective of the thesis is to develop methods and techniques for the runtime management and control of HPC infrastructures, with targets of optimization e.g., w.r.t. energetic consumption aspects, according to the detailed research plan below.