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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
1/24
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
2/24
Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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).
6/24
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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).
6/24
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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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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.
7/24
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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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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
18/24
Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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.
20/24
Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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Soutenance bibliographique Master Recherche SDS
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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