Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Optimisation de l'énergie et de la performance d'applications sur des micro-serveurs hétérogène
Directrice de thèse:
Alix MUNIER (LIP6)
Encadrante :
Lilia ZAOURAR (CEA)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Les micro-serveurs sont un format émergeant de serveurs conçus pour traiter les charges de travail sur des applications évolutives de type scale out.
En effet, notre vie quotidienne nécessite des calculs massifs importants sur les ordinateurs HPC (calculs physiques, données médicales, météo...) et les centres de données (recherches Google, Facebook...).
Pour répondre aux exigences des marchés, l'hétérogénéité de ces systèmes devient une tendance croissante.
De plus, l'énergie consommée et la puissance de calcul sont les contraintes de base pour la conception et la gestion des micro-serveurs.
Le rapport performance par watt est donc devenu le critère de vente le plus important.
Face à la complexité des applications et des architectures, il devient de plus en plus difficile de distribuer les tâches d'une application parallèle de manière efficace.
Plus qu'un simple problème d'équilibrage de charge, l'hétérogénéité conduit à considérer les techniques d'ordonnancement pour tenir compte des spéci cités des différentes ressources de calcul.
L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes d'optimisation innovantes afin de déterminer un ordonnancement des tâches d'une application parallèle sur l'ensemble des ressources hétérogènes du système.
Le but est d'optimiser le rapport performance/watt.
Nous cherchons donc à minimiser à la fois le temps d'exécution total (makespan) et l'énergie totale du système.
Les contraintes sont les communications (entre les tâches et entre les éléments de la plateforme) ainsi que l'hétérogénéité du système.
Plusieurs méthodes de résolution existent dans la littérature pour le problème d'ordonnancement sur une plateforme hétérogène avec des paramètres et
caractéristiques différentes. La plupart des travaux portent sur des heuristiques et des algorithmes génétiques ainsi que l'application de la théorie des jeux.
Les travaux à réaliser seront dans un premier temps de développer des algorithmes d'approximation sur des graphes de communication de structure
particulière (chaines, arborescence, graphes serie-parallèle...).
Ces algorithmes serviront de socle pour le développement d'heuristiques et/ou méthaheuristques pour porter efficacement un ensemble d'applications sur la plateforme RECS Box.
Un ensemble d'expérimentations numériques pourront aussi être effectuées directement sur cette plateforme pour valider expérimentalement notre approche.
Doctorant.e: Ait Aba Massinissa