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Theses

Modeling, Prediction and Optimization of Energy Consumption of MPI Applications using SimGrid

Résumé : Les changements technologiques dans la communauté du calcul hauteperformance (HPC) sont importants, en particulier dans le secteurdu parallélisme massif avec plusieurs milliers de cœurs de calcul sur unGPU unique ou accélérateur, et aussi des nouveaux réseaux complexes.La consommation d’énergie de ces machines continuera de croître dans les années à venir,faisant de l’énergie l’un des principaux facteurs de coût.Cela explique pourquoi même la métrique classique"flop / s", généralement utilisé pour évaluer les applications HPC etles machines, est progressivement remplacé par une métrique centré surl’énergie en "flop / watt".Une approche pour prédire la consommation d'énergie se fait parsimulation, cependant, une prédiction précise de la performance estcruciale pour estimer l’énergie. Dans cette thèse, nouscontribuons à la prédiction de performance et d'énergie des architectures HPC.Nous proposons un modèle énergétique qui a été implémenté dans unsimulateur open source, sg. Nous validons ce modèle avec soin eten le comparant systématiquement avec des expériences réelles.Nous utilisons cette contribution pour évaluer les projetsexistants et nous proposons de nouveaux governors DVFS spécialementconçus pour le contexte HPC.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02269894
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Monday, September 9, 2019 - 3:04:07 PM
Last modification on : Friday, July 3, 2020 - 4:52:52 PM
Document(s) archivé(s) le : Thursday, January 9, 2020 - 4:17:08 AM

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HEINRICH_2019_diffusion.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02269894, version 1

Citation

Franz Heinrich. Modeling, Prediction and Optimization of Energy Consumption of MPI Applications using SimGrid. Modeling and Simulation. Université Grenoble Alpes, 2019. English. ⟨NNT : 2019GREAM018⟩. ⟨tel-02269894⟩

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