AIT ABA Massinissa
Direction de recherche : Alix MUNIER
Co-encadrement : ZAOURAR Lilia
Optimisation de l’énergie et de la performance d’applications sur des micro-servers hétérogènes
Les applications récentes dans l'industrie ou dans la recherche nécessitent souvent des calculs massifs. Ainsi, les applications deviennent plus exigeantes en vitesse de calcul, ce qui engendre une très grande consommation énergétique des plateformes matérielles. Les plateformes de calcul hétérogènes offrent un bon compromis avec une puissance de calcul importante tout en préservant l'énergie consommée pour l'exécution d'applications parallèles de hautes performances. Elles représentent donc de nos jours des moyens de calcul intéressants. Afin de profiter des avantages offerts par l'hétérogénéité en termes de performance, la gestion efficace et automatique des ressources de calcul est de plus en plus importante pour exécuter des applications parallèles. Ces nouvelles architectures ont ainsi donné lieu à de nouveaux problèmes d'ordonnancement qui allouent et séquencent les calculs sur les différentes ressources en optimisant un ou plusieurs critères. L'objectif de cette thèse est de déterminer un ordonnancement efficace d'une application parallèle sur un système de ressources hétérogènes afin de minimiser le temps d'exécution total (makespan) de l'application tout en respectant une contrainte d'énergie.
Deux classes de plateformes hétérogènes ont été considérées dans notre travail : des architectures totalement hétérogènes qui combinent plusieurs éléments de traitement (CPUs, GPUs, FPGAs), et des plateformes hybrides limitées à deux types de processeurs (CPU + GPU par exemple) en très grand nombre.
Nous proposons plusieurs stratégies d'ordonnancement d'applications sur les deux plateformes avec deux modèles d'exécution.
Les expériences préliminaires des algorithmes proposés en utilisant différentes applications et des plateformes de tailles différentes ont donné de bons résultats par rapport aux méthodes existantes dans la littérature.
Soutenance : 04/06/2020
Membres du jury :
M Loris MARCHAL, CNRS, Univ. Lyon, LIP, France. [Rapporteur]
M Jean-Marc NICOD, CNRS, Univ. Bourgogne Franche-Comte, UTBM, France [Rapporteur]
M Lionel LACASSAGNE, LIP6, Sorbonne Université, France.
Mme Safia KEDAD-SIDHOUM, CNAM, CEDRIC, Paris, France.
M Guillaume PALLEZ, Inria, Labri & Univ. of Bordeaux, France.
M Denis TRYSTRAM, CNRS, Inria, Grenoble INP, LIG, France.
Mme Lilia ZAOURAR, LCE, CEA LIST, France.
Mme Alix MUNIER KORDON, LIP6, Sorbonne Université, France.
Publications 2018-2020
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2020
- M. Ait Aba : “Optimisation de l’énergie et de la performance d’applications sur des micro-servers hétérogènes”, soutenance de thèse, soutenance 04/06/2020, direction de recherche Munier, Alix, co-encadrement : Zaourar, Lilia (2020)
- M. Ait Aba, L. Zaourar, A. Munier : “Efficient algorithm for scheduling parallel applications on hybrid multicore machines with communications delays and energy constraint”, Concurrency and Computation: Practice and Experience, vol. 32 (15), Special Issue on New Trends in Adaptive Smart Systems, Services, and Architectures (WETICE/AROSA2017). The Twenty Seventh International Heterogeneity in Computing Workshop (HCW2018) and the Sixteenth International Workshop on Algorithms, Models and Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Platforms (HeteroPar2018), pp. e5573, (Wiley) (2020)
- M. Ait Aba, L. Zaourar, A. Munier : “Polynomial Scheduling Algorithm for Parallel Applications on Hybrid Platforms”, 6th International Symposium, ISCO 2020, vol. 12176, Lecture Notes in Computer Science, Montreal, Canada, pp. 143-155, (Springer International Publishing) (2020)
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2018
- M. Ait Aba, L. Zaourar, A. Munier : “Approximation algorithm for scheduling a chain of tasks on heterogeneous systems”, Euro-Par 2017: Parallel Processing Workshops, vol. 10659, Lecture Notes in Computer Science, Santiago de Compostela, Spain, pp. 353-365, (Springer, Cham) (2018)