Os atuais sistemas de HPC tem realizado simulações mais complexas possíveis, produzindo benefícios para diversas áreas de pesquisa. Para atender à crescente demanda de processamento dessas simulações, novos equipamentos estão sendo projetados, visando à escala exaflops. Um grande desafio para a construção destes sistemas é a potência que eles vão demandar, onde perspectivas atuais alcançam GigaWatts. Para resolver este problema, esta tese apresenta uma abordagem para aumentar a eficiência energética usando recursos de HPC, objetivando reduzir os efeitos do desequilíbrio de carga e economizar energia. Nós desenvolvemos uma estratégia baseada no consumo de energia, chamada ENERGYLB, que considera características da plataforma, irregularidade e dinamicidade de carga das aplicações para melhorar a eficiência energética. Nossa estratégia leva em conta carga computacional atual e a frequência de clock dos cores, para decidir entre chamar uma estratégia de balanceamento de carga que reduz o desequilíbrio de carga migrando tarefas, ou usar técnicas de DVFS par ajustar as frequências de clock dos cores de acordo com suas cargas computacionais ponderadas. Como as diferentes arquiteturas de processador podem apresentam dois níveis de granularidade de DVFS, DVFS-por-chip ou DVFS-por-core, nós criamos dois diferentes algoritmos para a nossa estratégia. O primeiro, FG-ENERGYLB, permite um controle fino da frequência dos cores em sistemas que possuem algumas dezenas de cores e implementam DVFS-por-core. Por outro lado, CG-ENERGYLB é adequado para plataformas de HPC composto de vários processadores multicore que não permitem tal refinado controle, ou seja, que só executam DVFS-por-chip. Ambas as abordagens exploram desbalanceamentos residuais em aplicações interativas e combinam balanceamento de carga dinâmico com técnicas de DVFS. Assim, eles reduzem a frequência de clock dos cores com menor carga computacional os quais apresentam algum desequilíbrio residual mesmo após as tarefas serem remapeadas. Nós avaliamos a aplicabilidade das nossas abordagens utilizando o ambiente de programação paralela CHARM++ sobre benchmarks e aplicações reais. Resultados experimentais presentaram melhorias no consumo de energia e na demanda potência sobre algoritmos do estado-da-arte. A economia de energia com ENERGYLB usado sozinho foi de até 25% com nosso algoritmo FG-ENERGYLB, e de até 27% com nosso algoritmo CG-ENERGYLB. No entanto, os desequilíbrios residuais ainda estavam presentes após as serem tarefas remapeadas. Neste caso, quando as nossas abordagens foram empregadas em conjunto com outros balanceadores de carga, uma melhoria na economia de energia de até 56% é obtida com FG-ENERGYLB e de até 36% com CG-ENERGYLB. Estas economias foram obtidas através da exploração do desbalanceamento residual em aplicações interativas. Combinando balanceamento de carga dinâmico com DVFS nossa estratégia é capaz de reduzir a demanda de potência média dos sistemas paralelos, reduzir a migração de tarefas entre os recursos disponíveis, e manter o custo de balanceamento de carga baixo. / Current HPC systems have made more complex simulations feasible, yielding benefits to several research areas. To meet the increasing processing demands of these simulations, new equipment is being designed, aiming at the exaflops scale. A major challenge for building these systems is the power that they will require, which current perspectives reach the GigaWatts. To address this problem, this thesis presents an approach to increase the energy efficiency using of HPC resources, aiming to reduce the effects of load imbalance to save energy. We developed an energy-aware strategy, called ENERGYLB, which considers platform characteristics, and the load irregularity and dynamicity of the applications to improve the energy efficiency. Our strategy takes into account the current computational load and clock frequency, to decide whether to call a load balancing strategy that reduces load imbalance by migrating tasks, or use Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) technique to adjust the clock frequencies of the cores according to their weighted loads. As different processor architectures can feature two levels of DVFS granularity, per-chip DVFS or per-core DVFS, we created two different algorithms for our strategy. The first one, FG-ENERGYLB, allows a fine control of the clock frequency of cores in systems that have few tens of cores and feature per-core DVFS control. On the other hand, CGENERGYLB is suitable for HPC platforms composed of several multicore processors that do not allow such a fine-grained control, i.e., that only perform per-chip DVFS. Both approaches exploit residual imbalances on iterative applications and combine dynamic load balancing with DVFS techniques. Thus, they reduce the clock frequency of underloaded computing cores, which experience some residual imbalance even after tasks are remapped. We evaluate the applicability of our approaches using the CHARM++ parallel programming system over benchmarks and real world applications. Experimental results present improvements in energy consumption and power demand over state-of-the-art algorithms. The energy savings with ENERGYLB used alone were up to 25%with our FG-ENERGYLB algorithm, and up to 27%with our CG-ENERGYLB algorithm. Nevertheless, residual imbalances were still present after tasks were remapped. In this case, when our approaches were employed together with these load balancers, an improvement in energy savings of up to 56% is achieved with FG-ENERGYLB and up to 36% with CG-ENERGYLB. These savings were obtained by exploiting residual imbalances on iterative applications. By combining dynamic load balancing with the DVFS technique, our approach is able to reduce the average power demand of parallel systems, reduce the task migration among the available resources, and keep load balancing overheads low.

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrónica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. / Made available in DSpace on 2012-10-17T19:28:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 191120.pdf: 1377091 bytes, checksum: c8534cbef7de0a1334959a6d962c7965 (MD5) / Máquinas-ferramenta cada vez mais rápidas e precisas, em conjunto com ferramentas de corte cada vez mais resistentes ao desgaste, contribuíram para um considerável aumento da taxa de remoção de material nos processos de usinagem com ferramentas de geometria definida. Para o caso específico de ferramentas de mandrilamento, surge a necessidade de se trabalhar com cabeçotes que permitam operações com altas velocidades de corte, além de uma rápida e fácil regulagem da ferramenta. Sendo assim, fabricantes de ferramentas desenvolveram cabeçotes de mandrilar munidos de sistemas de balanceamento e de regulagem de excentricidade. O objetivo deste trabalho é o de avaliar a influência do sistema de balanceamento sobre o mandrilamento. Tal avaliação é realizada baseando-se em resultados experimentais relativos à qualidade superficial e precisão de forma dos furos mandrilados. Inicialmente, foram realizados ensaios visando avaliar as condições e características dinâmicas da máquina-feramenta a ser utilizada, mais especificamente, os níveis de vibração causados por desbalanceamento do fuso. Avaliada a máquina, foram planejados experimentos visando levantar a influência dos níveis de vibração causada por desbalanceamento sobre a precisão de forma e qualidade de superfície no mandrilamento de furos de 17 a 28 mm de diâmetro. Foram medidos erros de cilindricidade e de circularidade (precisão de forma), bem como rugosidade (qualidade de superfície) dos furos mandrilados. Tais medições foram realizadas para furos mandrilados com a presença de diferentes níveis de vibração para uma mesma condição de corte. Os níveis de vibração do cabeçote de mandrilar correspondem aos limites máximo e mínimo, possíveis para um mesmo diâmetro.

A paralelização de aplicaçõpes envolvendo a solução de problemas definidos sob o escopo da Dinâmica dos Fluidos Computacional normalmente é obtida via paralelismo de dados, onde o domínio da aplicação é dividido entre os diversos processadores, bem como a manutenção do balancecamento durante a execução é um problema complexo e diversas heurísticas têm sido desenvolvidas. Aplicações onde a simulação é dividida em diversas fases sobre partes diferentes do domínio acrescentam uma dificuldade maior ao particionamento, ao se buscar a distirbuição equlibrada das cargas em todas as fases. este trabalho descreve a implementação de mecanismos de particionamento e balanceamento de carga em problemas multi-fase sobre clusters de PCs. Inicialmente é apresentada a aplicação desenvolvida, um modelo de circulação e transporte de susbtâncias sobre corpos hídricos 2D e 3 D, que pode ser utilizado para modelar qualquer corpo hídrico a partir da descrição de sua geometria, batimetria e condições de contorno. Todo o desenvolvimento e testes do modelo foi feito utilizando como caso de estudo o domínio do Lago Guaíba, em Porto Alegre. Após, são descritas as principais heurísticas de particionamento de domínio de aplicações multi-fase em clusters, bem como mecanismos para balanceamento de carga para este tipo de aplicação. Ao final, é apresentada a solução proposta e desenvolvida, bem como os resultados obtidos com a mesma.

PAULA, Manoel Rui Pessoa de. BACOS: uma estratégia de balanceamento de carga para sistemas de armazenamento de objetos em nuvem. 2017. 111 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Jonatas Martins (jonatasmartins@lia.ufc.br) on 2017-08-17T12:47:21Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_mrppaula.pdf: 2325443 bytes, checksum: b0f9bd10cf71530e7248472e5e011c6f (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2017-08-17T13:59:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_mrppaula.pdf: 2325443 bytes, checksum: b0f9bd10cf71530e7248472e5e011c6f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-17T13:59:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_mrppaula.pdf: 2325443 bytes, checksum: b0f9bd10cf71530e7248472e5e011c6f (MD5) Previous issue date: 2017 / Cloud computing is an emerging and efficient computing model for processing and storing large amounts of data. Cloud storage service providers use heterogeneous storage devices as a way to extend the resources of a storage system by considering the best tradeoff between maintenance and performance costs. Cloud object storage systems emerge as scalable solutions and efficient data managers using heterogeneous devices, in terms of storage capacity and performance. In the cloud, as the workload changes, dynamic matching between load and storage device capabilities is needed to improve resource utilization and optimize the overall performance of an object storage system. Thus, load balancing techniques are crucial for redistributing the workload among processing and storage nodes to avoid underloading or overloading. Most conventional load balancing strategies in cloud storage systems are only aware of the storage capacity of storage devices or make assumptions about them being homogeneous, resulting in degradation of the storage system. To address these limitations, this work presents a non-intrusive load balancing strategy called BACOS that takes advantage of storage devices with heterogeneous performance in a cloud storage system. The results of the experimental evaluation confirm that BACOS can improve the performance of an object storage system in terms of response time, throughput and success rate of read/write requests in scenarios that vary the workload. / Computação em nuvem é um modelo de computação emergente e eficiente para processar e armazenar grandes quantidades de dados. Provedores de serviços de armazenamento em nuvem utilizam dispositivos de armazenamento heterogêneos como forma de ampliar recursos de infraestrutura de um sistema de armazenamento considerando a melhor compensação entre os gastos de manutenção e desempenho. Os sistemas de armazenamento de objetos em nuvem surgem como soluções escaláveis e eficientes para gerenciar dados usando dispositivos heterogêneos, no que diz respeito à capacidade de armazenamento e ao desempenho. Na nuvem, uma vez que a carga de trabalho muda dinamicamente, a atribuição dinâmica da carga de trabalho para as capacidades dos dispositivos de armazenamento é feita para melhorar a utilização dos recursos e otimizar o desempenho geral de um sistema de armazenamento de objetos. Assim, as técnicas de balanceamento de carga são cruciais para redistribuir a carga de trabalho entre os nós de processamento e armazenamento para evitar subutilização ou sobrecarga de recursos. A maioria das estratégias convencionais de balanceamento de carga em sistemas de armazenamento em nuvem priorizam o espaço de armazenamento ao invés do desempenho dos dispositivos de armazenamento ou fazem suposições sobre os dispositivos serem homogêneos, resultando na degradação do desempenho do sistema de armazenamento. Para atender essas limitações, este trabalho apresenta uma estratégia de balanceamento de carga não intrusiva denominada BACOS. A estratégia BACOS tira proveito da heterogeneidade dos dispositivos de armazenamento pertencente a um sistema de armazenamento de objetos na nuvem com o intuito de melhorar o desempenho geral do sistema. Os resultados da avaliação experimental confirmam que a estratégia BACOS consegue melhorar o desempenho de um sistema de armazenamento de objetos em termos de tempo de resposta, vazão e taxa de sucesso de requisições do tipo leitura/escrita em cenários variando a carga de trabalho.

Os atuais sistemas de HPC tem realizado simulações mais complexas possíveis, produzindo benefícios para diversas áreas de pesquisa. Para atender à crescente demanda de processamento dessas simulações, novos equipamentos estão sendo projetados, visando à escala exaflops. Um grande desafio para a construção destes sistemas é a potência que eles vão demandar, onde perspectivas atuais alcançam GigaWatts. Para resolver este problema, esta tese apresenta uma abordagem para aumentar a eficiência energética usando recursos de HPC, objetivando reduzir os efeitos do desequilíbrio de carga e economizar energia. Nós desenvolvemos uma estratégia baseada no consumo de energia, chamada ENERGYLB, que considera características da plataforma, irregularidade e dinamicidade de carga das aplicações para melhorar a eficiência energética. Nossa estratégia leva em conta carga computacional atual e a frequência de clock dos cores, para decidir entre chamar uma estratégia de balanceamento de carga que reduz o desequilíbrio de carga migrando tarefas, ou usar técnicas de DVFS par ajustar as frequências de clock dos cores de acordo com suas cargas computacionais ponderadas. Como as diferentes arquiteturas de processador podem apresentam dois níveis de granularidade de DVFS, DVFS-por-chip ou DVFS-por-core, nós criamos dois diferentes algoritmos para a nossa estratégia. O primeiro, FG-ENERGYLB, permite um controle fino da frequência dos cores em sistemas que possuem algumas dezenas de cores e implementam DVFS-por-core. Por outro lado, CG-ENERGYLB é adequado para plataformas de HPC composto de vários processadores multicore que não permitem tal refinado controle, ou seja, que só executam DVFS-por-chip. Ambas as abordagens exploram desbalanceamentos residuais em aplicações interativas e combinam balanceamento de carga dinâmico com técnicas de DVFS. Assim, eles reduzem a frequência de clock dos cores com menor carga computacional os quais apresentam algum desequilíbrio residual mesmo após as tarefas serem remapeadas. Nós avaliamos a aplicabilidade das nossas abordagens utilizando o ambiente de programação paralela CHARM++ sobre benchmarks e aplicações reais. Resultados experimentais presentaram melhorias no consumo de energia e na demanda potência sobre algoritmos do estado-da-arte. A economia de energia com ENERGYLB usado sozinho foi de até 25% com nosso algoritmo FG-ENERGYLB, e de até 27% com nosso algoritmo CG-ENERGYLB. No entanto, os desequilíbrios residuais ainda estavam presentes após as serem tarefas remapeadas. Neste caso, quando as nossas abordagens foram empregadas em conjunto com outros balanceadores de carga, uma melhoria na economia de energia de até 56% é obtida com FG-ENERGYLB e de até 36% com CG-ENERGYLB. Estas economias foram obtidas através da exploração do desbalanceamento residual em aplicações interativas. Combinando balanceamento de carga dinâmico com DVFS nossa estratégia é capaz de reduzir a demanda de potência média dos sistemas paralelos, reduzir a migração de tarefas entre os recursos disponíveis, e manter o custo de balanceamento de carga baixo. / Current HPC systems have made more complex simulations feasible, yielding benefits to several research areas. To meet the increasing processing demands of these simulations, new equipment is being designed, aiming at the exaflops scale. A major challenge for building these systems is the power that they will require, which current perspectives reach the GigaWatts. To address this problem, this thesis presents an approach to increase the energy efficiency using of HPC resources, aiming to reduce the effects of load imbalance to save energy. We developed an energy-aware strategy, called ENERGYLB, which considers platform characteristics, and the load irregularity and dynamicity of the applications to improve the energy efficiency. Our strategy takes into account the current computational load and clock frequency, to decide whether to call a load balancing strategy that reduces load imbalance by migrating tasks, or use Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) technique to adjust the clock frequencies of the cores according to their weighted loads. As different processor architectures can feature two levels of DVFS granularity, per-chip DVFS or per-core DVFS, we created two different algorithms for our strategy. The first one, FG-ENERGYLB, allows a fine control of the clock frequency of cores in systems that have few tens of cores and feature per-core DVFS control. On the other hand, CGENERGYLB is suitable for HPC platforms composed of several multicore processors that do not allow such a fine-grained control, i.e., that only perform per-chip DVFS. Both approaches exploit residual imbalances on iterative applications and combine dynamic load balancing with DVFS techniques. Thus, they reduce the clock frequency of underloaded computing cores, which experience some residual imbalance even after tasks are remapped. We evaluate the applicability of our approaches using the CHARM++ parallel programming system over benchmarks and real world applications. Experimental results present improvements in energy consumption and power demand over state-of-the-art algorithms. The energy savings with ENERGYLB used alone were up to 25%with our FG-ENERGYLB algorithm, and up to 27%with our CG-ENERGYLB algorithm. Nevertheless, residual imbalances were still present after tasks were remapped. In this case, when our approaches were employed together with these load balancers, an improvement in energy savings of up to 56% is achieved with FG-ENERGYLB and up to 36% with CG-ENERGYLB. These savings were obtained by exploiting residual imbalances on iterative applications. By combining dynamic load balancing with the DVFS technique, our approach is able to reduce the average power demand of parallel systems, reduce the task migration among the available resources, and keep load balancing overheads low.

A paralelização de aplicaçõpes envolvendo a solução de problemas definidos sob o escopo da Dinâmica dos Fluidos Computacional normalmente é obtida via paralelismo de dados, onde o domínio da aplicação é dividido entre os diversos processadores, bem como a manutenção do balancecamento durante a execução é um problema complexo e diversas heurísticas têm sido desenvolvidas. Aplicações onde a simulação é dividida em diversas fases sobre partes diferentes do domínio acrescentam uma dificuldade maior ao particionamento, ao se buscar a distirbuição equlibrada das cargas em todas as fases. este trabalho descreve a implementação de mecanismos de particionamento e balanceamento de carga em problemas multi-fase sobre clusters de PCs. Inicialmente é apresentada a aplicação desenvolvida, um modelo de circulação e transporte de susbtâncias sobre corpos hídricos 2D e 3 D, que pode ser utilizado para modelar qualquer corpo hídrico a partir da descrição de sua geometria, batimetria e condições de contorno. Todo o desenvolvimento e testes do modelo foi feito utilizando como caso de estudo o domínio do Lago Guaíba, em Porto Alegre. Após, são descritas as principais heurísticas de particionamento de domínio de aplicações multi-fase em clusters, bem como mecanismos para balanceamento de carga para este tipo de aplicação. Ao final, é apresentada a solução proposta e desenvolvida, bem como os resultados obtidos com a mesma.

Submitted by LIVIA FREITAS (livia.freitas@ufba.br) on 2016-02-15T19:40:33Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Cicero_Brandão_Final.pdf: 2013213 bytes, checksum: d134e81af3b53e4027c70fb34e1eb13f (MD5) / Approved for entry into archive by LIVIA FREITAS (livia.freitas@ufba.br) on 2016-03-17T17:17:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Cicero_Brandão_Final.pdf: 2013213 bytes, checksum: d134e81af3b53e4027c70fb34e1eb13f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-17T17:17:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Cicero_Brandão_Final.pdf: 2013213 bytes, checksum: d134e81af3b53e4027c70fb34e1eb13f (MD5) / O desbalanceamento é inerente ao funcionamento de uma unidade de bombeio (UB). Para reduzir seus efeitos, o contrabalanceio é uma das ações que precisa ser adotada. Para atingir o balanceamento ideal é preciso buscar o equilíbrio entre os torques requerido pela haste polida e o torque fornecido pelo redutor durante o ciclo de bombeio. O objetivo principal deste trabalho é utilizar informações extraídas de medições realizadas da tensão no barramento DC de inversores de frequência, visando, promover o balanceamento das forças que atuam nesse equipamento. O balanceamento ótimo de uma unidade de bombeio mecânico foi alcançado, medindo esta variável, determinando o fator de carga cíclica (CLF), promovendo o ajuste na posição dos contrapesos e manipulando a velocidade de bombeamento. Para isto, faz-se necessário conhecer os principais métodos utilizados para contrabalancear a UB. Também foi preciso determinar o CLF por meio da tensão do barramento DC. Além disso, um controlador de tensão elétrica foi projetado e implantado em um controlador (CLP), sendo seu propósito reduzir a variabilidade da tensão no barramento do inversor. Como resultados, se tem uma redução significativa na potência consumida, em função do rendimento energético do motor que foi elevado. A variação do torque foi reduzida drasticamente, contribuindo pra uma operação mais suave do sistema, o que certamente irá elevar o tempo médio entre falhas (MTBF). Estes resultados levaram a melhoria do rendimento energético e da confiabilidade do sistema.

A paralelização de aplicaçõpes envolvendo a solução de problemas definidos sob o escopo da Dinâmica dos Fluidos Computacional normalmente é obtida via paralelismo de dados, onde o domínio da aplicação é dividido entre os diversos processadores, bem como a manutenção do balancecamento durante a execução é um problema complexo e diversas heurísticas têm sido desenvolvidas. Aplicações onde a simulação é dividida em diversas fases sobre partes diferentes do domínio acrescentam uma dificuldade maior ao particionamento, ao se buscar a distirbuição equlibrada das cargas em todas as fases. este trabalho descreve a implementação de mecanismos de particionamento e balanceamento de carga em problemas multi-fase sobre clusters de PCs. Inicialmente é apresentada a aplicação desenvolvida, um modelo de circulação e transporte de susbtâncias sobre corpos hídricos 2D e 3 D, que pode ser utilizado para modelar qualquer corpo hídrico a partir da descrição de sua geometria, batimetria e condições de contorno. Todo o desenvolvimento e testes do modelo foi feito utilizando como caso de estudo o domínio do Lago Guaíba, em Porto Alegre. Após, são descritas as principais heurísticas de particionamento de domínio de aplicações multi-fase em clusters, bem como mecanismos para balanceamento de carga para este tipo de aplicação. Ao final, é apresentada a solução proposta e desenvolvida, bem como os resultados obtidos com a mesma.

Os atuais sistemas de HPC tem realizado simulações mais complexas possíveis, produzindo benefícios para diversas áreas de pesquisa. Para atender à crescente demanda de processamento dessas simulações, novos equipamentos estão sendo projetados, visando à escala exaflops. Um grande desafio para a construção destes sistemas é a potência que eles vão demandar, onde perspectivas atuais alcançam GigaWatts. Para resolver este problema, esta tese apresenta uma abordagem para aumentar a eficiência energética usando recursos de HPC, objetivando reduzir os efeitos do desequilíbrio de carga e economizar energia. Nós desenvolvemos uma estratégia baseada no consumo de energia, chamada ENERGYLB, que considera características da plataforma, irregularidade e dinamicidade de carga das aplicações para melhorar a eficiência energética. Nossa estratégia leva em conta carga computacional atual e a frequência de clock dos cores, para decidir entre chamar uma estratégia de balanceamento de carga que reduz o desequilíbrio de carga migrando tarefas, ou usar técnicas de DVFS par ajustar as frequências de clock dos cores de acordo com suas cargas computacionais ponderadas. Como as diferentes arquiteturas de processador podem apresentam dois níveis de granularidade de DVFS, DVFS-por-chip ou DVFS-por-core, nós criamos dois diferentes algoritmos para a nossa estratégia. O primeiro, FG-ENERGYLB, permite um controle fino da frequência dos cores em sistemas que possuem algumas dezenas de cores e implementam DVFS-por-core. Por outro lado, CG-ENERGYLB é adequado para plataformas de HPC composto de vários processadores multicore que não permitem tal refinado controle, ou seja, que só executam DVFS-por-chip. Ambas as abordagens exploram desbalanceamentos residuais em aplicações interativas e combinam balanceamento de carga dinâmico com técnicas de DVFS. Assim, eles reduzem a frequência de clock dos cores com menor carga computacional os quais apresentam algum desequilíbrio residual mesmo após as tarefas serem remapeadas. Nós avaliamos a aplicabilidade das nossas abordagens utilizando o ambiente de programação paralela CHARM++ sobre benchmarks e aplicações reais. Resultados experimentais presentaram melhorias no consumo de energia e na demanda potência sobre algoritmos do estado-da-arte. A economia de energia com ENERGYLB usado sozinho foi de até 25% com nosso algoritmo FG-ENERGYLB, e de até 27% com nosso algoritmo CG-ENERGYLB. No entanto, os desequilíbrios residuais ainda estavam presentes após as serem tarefas remapeadas. Neste caso, quando as nossas abordagens foram empregadas em conjunto com outros balanceadores de carga, uma melhoria na economia de energia de até 56% é obtida com FG-ENERGYLB e de até 36% com CG-ENERGYLB. Estas economias foram obtidas através da exploração do desbalanceamento residual em aplicações interativas. Combinando balanceamento de carga dinâmico com DVFS nossa estratégia é capaz de reduzir a demanda de potência média dos sistemas paralelos, reduzir a migração de tarefas entre os recursos disponíveis, e manter o custo de balanceamento de carga baixo. / Current HPC systems have made more complex simulations feasible, yielding benefits to several research areas. To meet the increasing processing demands of these simulations, new equipment is being designed, aiming at the exaflops scale. A major challenge for building these systems is the power that they will require, which current perspectives reach the GigaWatts. To address this problem, this thesis presents an approach to increase the energy efficiency using of HPC resources, aiming to reduce the effects of load imbalance to save energy. We developed an energy-aware strategy, called ENERGYLB, which considers platform characteristics, and the load irregularity and dynamicity of the applications to improve the energy efficiency. Our strategy takes into account the current computational load and clock frequency, to decide whether to call a load balancing strategy that reduces load imbalance by migrating tasks, or use Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) technique to adjust the clock frequencies of the cores according to their weighted loads. As different processor architectures can feature two levels of DVFS granularity, per-chip DVFS or per-core DVFS, we created two different algorithms for our strategy. The first one, FG-ENERGYLB, allows a fine control of the clock frequency of cores in systems that have few tens of cores and feature per-core DVFS control. On the other hand, CGENERGYLB is suitable for HPC platforms composed of several multicore processors that do not allow such a fine-grained control, i.e., that only perform per-chip DVFS. Both approaches exploit residual imbalances on iterative applications and combine dynamic load balancing with DVFS techniques. Thus, they reduce the clock frequency of underloaded computing cores, which experience some residual imbalance even after tasks are remapped. We evaluate the applicability of our approaches using the CHARM++ parallel programming system over benchmarks and real world applications. Experimental results present improvements in energy consumption and power demand over state-of-the-art algorithms. The energy savings with ENERGYLB used alone were up to 25%with our FG-ENERGYLB algorithm, and up to 27%with our CG-ENERGYLB algorithm. Nevertheless, residual imbalances were still present after tasks were remapped. In this case, when our approaches were employed together with these load balancers, an improvement in energy savings of up to 56% is achieved with FG-ENERGYLB and up to 36% with CG-ENERGYLB. These savings were obtained by exploiting residual imbalances on iterative applications. By combining dynamic load balancing with the DVFS technique, our approach is able to reduce the average power demand of parallel systems, reduce the task migration among the available resources, and keep load balancing overheads low.