Ordonnancement de tâches pour minimiser la consommation...

Soutenance bibliographique Master Recherche SDS

Ordonnancement de tâches pour minimiser la consommation

maximale d'énergie d'un ordinateur

Soutenu par: Florent ReynierTuteurs: J. Noe, L. Hardouin et M. Lhommeau

22 février 2011

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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS

Plan :

1 Présentation du sujet

2 Les grappes de calculateurs

3 Politiques d'ordonnancement

4 Consommation énergétique d'un processeur

5 Dynamic Voltage Scaling

6 Conclusion

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Sujet

Plan

1 Présentation du sujet

2 Les grappes de calculateurs

3 Politiques d'ordonnancement

4 Consommation énergétique d'un processeur

5 Dynamic Voltage Scaling

6 Conclusion

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Sujet

Contexte

CEA DAM (Direction des Applications Militaire) ;

Tera-100 6eme plus puissance calculateur au monde (TOP500) ;

Consommation en énergie électrique très élevée : 7MWatts ;

Augmentation de la puissance de calcul des installations compromise ;

Focalisation sur la manière dont s'exécutent les tâches au sein du système.

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Sujet

Contexte

CEA DAM (Direction des Applications Militaire) ;

Tera-100 6eme plus puissance calculateur au monde (TOP500) ;

Consommation en énergie électrique très élevée : 7MWatts ;

Augmentation de la puissance de calcul des installations compromise ;

Focalisation sur la manière dont s'exécutent les tâches au sein du système.

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Sujet

Contexte

CEA DAM (Direction des Applications Militaire) ;

Tera-100 6eme plus puissance calculateur au monde (TOP500) ;

Consommation en énergie électrique très élevée : 7MWatts ;

Augmentation de la puissance de calcul des installations compromise ;

Focalisation sur la manière dont s'exécutent les tâches au sein du système.

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Sujet

Contexte

CEA DAM (Direction des Applications Militaire) ;

Tera-100 6eme plus puissance calculateur au monde (TOP500) ;

Consommation en énergie électrique très élevée : 7MWatts ;

Augmentation de la puissance de calcul des installations compromise ;

Focalisation sur la manière dont s'exécutent les tâches au sein du système.

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Sujet

Contexte

CEA DAM (Direction des Applications Militaire) ;

Tera-100 6eme plus puissance calculateur au monde (TOP500) ;

Consommation en énergie électrique très élevée : 7MWatts ;

Augmentation de la puissance de calcul des installations compromise ;

Focalisation sur la manière dont s'exécutent les tâches au sein du système.

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Les grappes

Plan

1 Présentation du sujet

2 Les grappes de calculateurs

3 Politiques d'ordonnancement

4 Consommation énergétique d'un processeur

5 Dynamic Voltage Scaling

6 Conclusion

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Les grappes

Les grappes de calculateurs

Ensemble de serveurs (n÷uds) dédiés au calcul ;

Interconnexion par un réseau à haute performance (ex : In�niband) ;

Pilotage par un n÷ud maître embarquant un ordonnanceur (spatial).

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Les grappes

Les grappes de calculateurs

Ensemble de serveurs (n÷uds) dédiés au calcul ;

Interconnexion par un réseau à haute performance (ex : In�niband) ;

Pilotage par un n÷ud maître embarquant un ordonnanceur (spatial).

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Les grappes

Les grappes de calculateurs

Ensemble de serveurs (n÷uds) dédiés au calcul ;

Interconnexion par un réseau à haute performance (ex : In�niband) ;

Pilotage par un n÷ud maître embarquant un ordonnanceur (spatial).

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Les grappes

Les grappes de calculateurs

Ensemble de serveurs (n÷uds) dédiés au calcul ;

Interconnexion par un réseau à haute performance (ex : In�niband) ;

Pilotage par un n÷ud maître embarquant un ordonnanceur (spatial).

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Les grappes

Les grappes de calculateurs

Ensemble de serveurs (n÷uds) dédiés au calcul ;

Interconnexion par un réseau à haute performance (ex : In�niband) ;

Pilotage par un n÷ud maître embarquant un ordonnanceur (spatial).

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Les grappes

Tâche

Un programme exécutable sur une grappe lance plusieurs calculs enparallèle ;

Dé�nition : Tâche

Une tâche est une sous instance d'un programme exécuté qui réalise untraitement en parallèle d'autres tâches appartenant au même programme.

Les tâches appartenant à un programme peuvent être interactives.

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Les grappes

Tâche

Un programme exécutable sur une grappe lance plusieurs calculs enparallèle ;

Dé�nition : Tâche

Une tâche est une sous instance d'un programme exécuté qui réalise untraitement en parallèle d'autres tâches appartenant au même programme.

Les tâches appartenant à un programme peuvent être interactives.

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Les grappes

Tâche

Un programme exécutable sur une grappe lance plusieurs calculs enparallèle ;

Dé�nition : Tâche

Une tâche est une sous instance d'un programme exécuté qui réalise untraitement en parallèle d'autres tâches appartenant au même programme.

Les tâches appartenant à un programme peuvent être interactives.

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Les grappes

Tâche

Un programme exécutable sur une grappe lance plusieurs calculs enparallèle ;

Dé�nition : Tâche

Une tâche est une sous instance d'un programme exécuté qui réalise untraitement en parallèle d'autres tâches appartenant au même programme.

Les tâches appartenant à un programme peuvent être interactives.

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Les grappes

OrdonnanceursOrdonnanceur en temps partagé

Fait parti intégrante du système d'exploitation de chaque n÷ud ;

Exécute un très grand nombre de tâches sur un nombre de processeursréduit ;

Un quota de temps est alloué à l'exécution de chaque tâche ;

Politique d'ordonnancement très connue : Round-Robin.

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Les grappes

OrdonnanceursOrdonnanceur en temps partagé

Fait parti intégrante du système d'exploitation de chaque n÷ud ;

Exécute un très grand nombre de tâches sur un nombre de processeursréduit ;

Un quota de temps est alloué à l'exécution de chaque tâche ;

Politique d'ordonnancement très connue : Round-Robin.

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Les grappes

OrdonnanceursOrdonnanceur en temps partagé

Fait parti intégrante du système d'exploitation de chaque n÷ud ;

Exécute un très grand nombre de tâches sur un nombre de processeursréduit ;

Un quota de temps est alloué à l'exécution de chaque tâche ;

Politique d'ordonnancement très connue : Round-Robin.

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Les grappes

OrdonnanceursOrdonnanceur en temps partagé

Fait parti intégrante du système d'exploitation de chaque n÷ud ;

Exécute un très grand nombre de tâches sur un nombre de processeursréduit ;

Un quota de temps est alloué à l'exécution de chaque tâche ;

Politique d'ordonnancement très connue : Round-Robin.

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Les grappes

OrdonnanceursOrdonnanceur spatial

Implanté sur un seul n÷ud appelé maître ;

Répartit et gère les tâches à exécuter au sein de chaque noeud ;

Se place un niveau au dessus des ordonnanceurs en temps partagé ;

Le CEA utilise SLURM (Simple Linux Utility for Ressoure Management)au sein du Tera-100.

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Les grappes

OrdonnanceursOrdonnanceur spatial

Implanté sur un seul n÷ud appelé maître ;

Répartit et gère les tâches à exécuter au sein de chaque noeud ;

Se place un niveau au dessus des ordonnanceurs en temps partagé ;

Le CEA utilise SLURM (Simple Linux Utility for Ressoure Management)au sein du Tera-100.

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Les grappes

OrdonnanceursOrdonnanceur spatial

Implanté sur un seul n÷ud appelé maître ;

Répartit et gère les tâches à exécuter au sein de chaque noeud ;

Se place un niveau au dessus des ordonnanceurs en temps partagé ;

Le CEA utilise SLURM (Simple Linux Utility for Ressoure Management)au sein du Tera-100.

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Les grappes

OrdonnanceursOrdonnanceur spatial

Implanté sur un seul n÷ud appelé maître ;

Répartit et gère les tâches à exécuter au sein de chaque noeud ;

Se place un niveau au dessus des ordonnanceurs en temps partagé ;

Le CEA utilise SLURM (Simple Linux Utility for Ressoure Management)au sein du Tera-100.

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ordonnancement

Plan

1 Présentation du sujet

2 Les grappes de calculateurs

3 Politiques d'ordonnancement

4 Consommation énergétique d'un processeur

5 Dynamic Voltage Scaling

6 Conclusion

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ordonnancement

Pile d'exécution

L'utilisateur précise pour chaque tâche une date de lancement etd'échéance.

Tâche A

Tâche B

Tâche C

Tâche D

Nombre de processeurs

t

Nombre maximum de processeurs

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ordonnancement

Pile d'exécution

L'utilisateur précise pour chaque tâche une date de lancement etd'échéance.

Tâche A

Tâche B

Tâche C

Tâche D

Nombre de processeurs

t

Nombre maximum de processeurs

11/24

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ordonnancement

Pile d'exécution

L'utilisateur précise pour chaque tâche une date de lancement etd'échéance.

Tâche A

Tâche B

Tâche C

Tâche D

Nombre de processeurs

t

Nombre maximum de processeurs

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ordonnancement

Algorithme First Come, First Served

Tâche A

Tâche B

Tâche C

Tâche D

Nombre de processeurs

t

Nombre maximum de processeurs

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ordonnancement

Algorithme Back�lling

Tâche A

Tâche B

Tâche C

Tâche D

Nombre de processeurs

t

Nombre maximum de processeurs

Exécution de A Exécution de B

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Les processeurs

Plan

1 Présentation du sujet

2 Les grappes de calculateurs

3 Politiques d'ordonnancement

4 Consommation énergétique d'un processeur

5 Dynamic Voltage Scaling

6 Conclusion

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Les processeurs

Modèle énergétique du processeur

Puissance instantanée consommée en (Watts)

Ptotal = Pstat+Pdyn

{Pstat Puissance consommée par une porte CMOS au repos

Pdyn Puissance consommée lors de la commutation

Relation fréquence - tension d'alimentation

V = λf

V Tension d'alimentation

λ Constante liée au type du processeur

f fréquence de cadencement du processeur

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Les processeurs

Modèle énergétique du processeur

Relation Puissance - fréquence - tension d'alimentation

Pdyn = C × f × V 2

C Constante liée au type de processeur

f = 1

τFréquence de cadencement du processeur

V Tension d'alimentation

Relation énergie - fréquence

Edyn = n × C2 × f 2{

C2 λ2 × Cn Nbr de coups d'horloge pour realiser la tâche

Relation énergie - Tension d'alimentation

Edyn = n × C × V 2

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Les processeurs

Modèle énergétique du processeur

Relation entre l'énergie et le temps de calcul d'une tâche

τ : période de l'horloge

Etotal

Edyn = n × C2 × 1

τ2

τmin = 1

fmaxτmax = 1

fmin

Edyn

Estat

A

B

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Les processeurs

Equirépartition des temps de calcul

1 2

Edyn

t

1

Tmax

10

Exécution de deux tâches à unefréquence maximale :

Edyn = C2 × (1+ 1) = C2 × 2J

12

Edyn

t

1

0.0123

Tmax

10

Exécution de la première tâche en 1s etde la deuxième en 9s :

Edyn = C2 ×(1+ 1

81

)= C2 × 1.0123J

1 2

Edyn

t

0.08

Tmax

10

Exécution des deux tâches en 5schacune :

Edyn = C2 ×(

1

25+ 1

25

)= C2 × 0.08J

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Les processeurs

Equirépartition des temps de calcul

1 2

Edyn

t

1

Tmax

10

Exécution de deux tâches à unefréquence maximale :

Edyn = C2 × (1+ 1) = C2 × 2J

12

Edyn

t

1

0.0123

Tmax

10

Exécution de la première tâche en 1s etde la deuxième en 9s :

Edyn = C2 ×(1+ 1

81

)= C2 × 1.0123J

1 2

Edyn

t

0.08

Tmax

10

Exécution des deux tâches en 5schacune :

Edyn = C2 ×(

1

25+ 1

25

)= C2 × 0.08J

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Les processeurs

Equirépartition des temps de calcul

1 2

Edyn

t

1

Tmax

10

Exécution de deux tâches à unefréquence maximale :

Edyn = C2 × (1+ 1) = C2 × 2J

12

Edyn

t

1

0.0123

Tmax

10

Exécution de la première tâche en 1s etde la deuxième en 9s :

Edyn = C2 ×(1+ 1

81

)= C2 × 1.0123J

1 2

Edyn

t

0.08

Tmax

10

Exécution des deux tâches en 5schacune :

Edyn = C2 ×(

1

25+ 1

25

)= C2 × 0.08J

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DVS

Plan

1 Présentation du sujet

2 Les grappes de calculateurs

3 Politiques d'ordonnancement

4 Consommation énergétique d'un processeur

5 Dynamic Voltage Scaling

6 Conclusion

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DVS

Dynamic Voltage Scaling

Minimise l'énergie consommée par le processeur ;

Basé sur la variation de la tension d'alimentation ;

Allonge le temps d'exécution des tâches jusqu'à leur date d'échéance ;

Nécessite un contexte temps réel ;

Algorithme de G.Cassandras, commande dynamique de la tension avec descontraintes temps réel.

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DVS

Dynamic Voltage Scaling

Minimise l'énergie consommée par le processeur ;

Basé sur la variation de la tension d'alimentation ;

Allonge le temps d'exécution des tâches jusqu'à leur date d'échéance ;

Nécessite un contexte temps réel ;

Algorithme de G.Cassandras, commande dynamique de la tension avec descontraintes temps réel.

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DVS

Dynamic Voltage Scaling

Minimise l'énergie consommée par le processeur ;

Basé sur la variation de la tension d'alimentation ;

Allonge le temps d'exécution des tâches jusqu'à leur date d'échéance ;

Nécessite un contexte temps réel ;

Algorithme de G.Cassandras, commande dynamique de la tension avec descontraintes temps réel.

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DVS

Dynamic Voltage Scaling

Minimise l'énergie consommée par le processeur ;

Basé sur la variation de la tension d'alimentation ;

Allonge le temps d'exécution des tâches jusqu'à leur date d'échéance ;

Nécessite un contexte temps réel ;

Algorithme de G.Cassandras, commande dynamique de la tension avec descontraintes temps réel.

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DVS

Dynamic Voltage Scaling

Minimise l'énergie consommée par le processeur ;

Basé sur la variation de la tension d'alimentation ;

Allonge le temps d'exécution des tâches jusqu'à leur date d'échéance ;

Nécessite un contexte temps réel ;

Algorithme de G.Cassandras, commande dynamique de la tension avec descontraintes temps réel.

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DVS

Application du DVS DVSDiminuer les temps de calcul en jouant sur le nombre de processeurs et les fréquences

Tâche A

Tâche B

Tâche C Tâche D Tâche E

Nombre de processeurs

t

Nombre maximum de processeurs

Exécution de A Exécution de B

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DVS

Application du DVSAugmenter les temps de calcul en jouant sur le nombre de processeurs et les fréquences

Tâche A

Tâche BTâche C

Tâche D

Tâche E

Nombre de processeurs

t

Nombre maximum de processeurs

Exécution de A Exécution de B

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Conclusion

Plan

1 Présentation du sujet

2 Les grappes de calculateurs

3 Politiques d'ordonnancement

4 Consommation énergétique d'un processeur

5 Dynamic Voltage Scaling

6 Conclusion

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Conclusion

Conclusion

Mettre en ÷uvre un outil simulant une grappe de calculateurs ;

Capacité à prendre en compte le modèle énergétique des processeurssimulés ;

Tester la consommation énergétique engendrée par les politiquesd'ordonnancement ;

Implémentation de l'algorithme de Cassandras sur le DVS.

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Conclusion

Conclusion

Mettre en ÷uvre un outil simulant une grappe de calculateurs ;

Capacité à prendre en compte le modèle énergétique des processeurssimulés ;

Tester la consommation énergétique engendrée par les politiquesd'ordonnancement ;

Implémentation de l'algorithme de Cassandras sur le DVS.

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Conclusion

Conclusion

Mettre en ÷uvre un outil simulant une grappe de calculateurs ;

Capacité à prendre en compte le modèle énergétique des processeurssimulés ;

Tester la consommation énergétique engendrée par les politiquesd'ordonnancement ;

Implémentation de l'algorithme de Cassandras sur le DVS.

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Conclusion

Conclusion

Mettre en ÷uvre un outil simulant une grappe de calculateurs ;

Capacité à prendre en compte le modèle énergétique des processeurssimulés ;

Tester la consommation énergétique engendrée par les politiquesd'ordonnancement ;

Implémentation de l'algorithme de Cassandras sur le DVS.

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