Bien que la consommation énergétique des processeurs a considérablement diminué, la demande pour des techniques visant à la réduire n’a jamais été aussi forte. En effet, la consommation énergétique des machines haute performance a crûproportionnellement à leurs accroissements en taille. Elle a atteint un tel niveau qu’elle doit être minimisée par tous les moyens. Les processeurs actuels peuvent changer au vol leurs fréquences d’exécution. Utiliser une fréquence plus faible peut mener à une réduction de leurs consommations énergétiques. Cette thèse recherche jusqu’à quel point cette fonctionnalité, appelé DVFS, peut favoriser cette réduction. Dans un premier temps, une analyse d’une machine simple est effectuée pour une meilleure compréhension des différents éléments consommateurs afin de focaliser les optimisations sur ces derniers. La consommation d’un processeur dépend de l’application qui est exécutée. Une analyse des applications est donc effectuée pour mieux comprendre leurs impacts sur cette dernière. Basés sur cette étude, plusieurs outils visant à réduire cette consommation ont été créés. REST, adapte la fréquence d’exécution au regard du comportement de l’application. Le second, UtoPeak, calcule la réduction maximum que l’on peut attendre grâce au DVFS. Le dernier, FoREST, est créé pour corriger les défauts de REST et obtenir cette réduction maximum de la consommationénergétique. Enfin, les applications scientifiques actuelles utilisent généralement plus d’unprocesseur pour leurs exécutions. Cette thèse présente aussi une première tentative de découverte de la borne inférieure sur la consommation énergétique dans ce nouvel environnement d’exécution / Over the past decade, processors have drastically reduced their power consumption. With each new processor generation, new features enhancing the processor energy efficiency are added. However, the demand for energy reductiontechniques has never been so high. Indeed, with the increasing size of high performance machines, their power and energy consumptions have grown accordingly. They have reached a point where they have to be reduced by all possible means.Current processors allow an interesting feature, they can change their operating frequency at run-time. As granted by transistor physics, lower frequency means lower power consumption and hopefully, lower energy consumption. This thesisinvestigates to which extent this processor feature, called DVFS, can be used to save energy. First, a simple machine is analyzed to have a complete understanding of the different power consumers and where optimizations can be focused. It will be demonstrated that only fans and processors allow run-time energy optimizations. Betweenthe two, the processor shows the highest consumption, therefore potentially exposing the higher potential for energy savings. Second, the power consumption of a processor depends on the applications being executed. However, there are as many applications as problems to solve. The focus is then put on applications to understand their impacts on energy consumption. Based on the gathered insights, multiple tools targeting energy savings on a single processor are created. REST, the most naive, tries to adapt the processor state to the stress generated by the application, hoping for energy reduction. The second, UtoPeak, computes the maximum energy reduction one can expect for any tool usingDVFS. It allows to evaluate the efficiency of such systems. The last one, FoREST, was created in order to correct all the flaws of REST and target maximum energy reduction. Last, scientific applications generally need more than one processor to be executed in a decent time. The thesis also presents a first attempt to compute a lower bound in energy reduction when considering this new execution context
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015VERS042V |
| Date | 18 September 2015 |
| Creators | Triquenaux, Nicolas |
| Contributors | Versailles-St Quentin en Yvelines, Jalby, William |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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