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Previous issue date: 2013-03-13 / Recent advances in High Performance Computing have opened a wide range of new research opportunities. Modern parallel and distributed architectures present each time more and more processing units seeking for a higher computational power. At the same time, the gain of performance obtained with those platforms is followed by an increase in energy consumption. In this scenario, researches in energy efficient high performance environments have emerged as a way to find the causes of excessive energy consumption and propose alternative solutions. Nowadays, one of the most representative high performance platforms is the computational grid which is used in many scientific and academic projects all over the world. In this work, we propose the use of energy-aware scheduling algorithms to efficiently manage the energy consumption in computational grids trying to avoid excessive performance losses. Our solution is based on: (i) an efficient management of idle resources; (ii) a clever use of active resources; (iii) the development of a procedure to accurately estimate the energy consumed in a given platform; (iv) the proposal of several new energy-aware scheduling algorithms for computational grids. We evaluate our approach using the SimGrid simulation environment and we compared our algorithms against five traditional scheduling algorithms for computational grids that are not energy-aware and one new algorithm recently proposed in the literature that deals with energy consumption issues. Our results show that in some experimental scenarios using our algorithms it is possible to achieve up to 221,03% of reduction in the energy consumption combined with 34,60% of performance loss. This example confirms our assumption that it is possible to significantly decrease the energy consumption on a grid platform without compromising proportionally the performance. / Os recentes avan?os da Computa??o de Alto Desempenho abrem um largo espectro de possibilidades para as pesquisas na ?rea. Arquiteturas paralelas e distribu?das modernas apresentam cada vez mais capacidade de processamento em busca de um maior poder computacional. Ao mesmo tempo, o ganho de desempenho obtido com as plataformas ? seguido por um aumento do consumo de energia. Neste cen?rio, pesquisas sobre efici?ncia energ?tica em ambientes de alto desempenho t?m surgido como uma forma de encontrar as causas e propor solu??es para o consumo excessivo de energia. Atualmente, uma das mais representativas plataformas de alto desempenho ? a grade computacional, que ? usada em muitos projetos cient?ficos e acad?micos em todo mundo. Neste trabalho, propomos o uso de algoritmos de escalonamento de tarefas energeticamente eficientes para a gest?o do consumo de energia em grades computacionais sem causar perdas significativas de desempenho. A solu??o ? baseada em: (i) gest?o eficiente de recursos ociosos; (ii) uso inteligente de recursos ativos; (iii) desenvolvimento de um mecanismo para estimar com precis?o a energia consumida por uma determinada plataforma; (iv) proposta de novos algoritmos de escalonamento energeticamente eficientes para grades computacionais. A abordagem criada foi avaliada utilizando o ambiente de simula??o SimGrid. Comparamos nossos algoritmos com cinco algoritmos de escalonamento tradicionais para grades computacionais, que n?o consideram quest?es de energia, e um algoritmo recentemente proposto na literatura que lida com quest?es de consumo de energia. Os resultados mostram, em alguns cen?rios, uma redu??o no consumo de energia de 221,03%, combinada com uma perda de desempenho de 34,60%, com o uso de um dos algoritmos desenvolvidos neste trabalho. Este exemplo confirma a nossa hip?tese de que ? poss?vel reduzir significativamente o consumo de energia em uma grade computacional sem comprometer de forma proporcional o desempenho.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5220 |
Date | 13 March 2013 |
Creators | Teodoro, Silvana |
Contributors | Fernandes, Luiz Gustavo Le?o |
Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246 |
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