Les infrastructures de calcul très haute performance ont connu une croissance rapide en particulier ces dernières années. Cette croissance a toujours été motivée par les besoins accrus en puissance de calcul qu'expriment les scientifiques dans divers domaines. Cependant, ces systèmes devenus de plus en plus larges constituent de gros consommateurs d'électricité et consomment déjà plusieurs mégawatts. Afin de consommer ''moins'' et ''mieux'', nous avons proposé un environnement logiciel qui d'une part, permet de choisir avant de pré-exécuter l'application, les versions de services applicatifs consommant le moins d'énergie, et qui d'autre part, repose sur une grille électrique intelligente pour planifier les réservations des ressources de calcul de ces infrastructures. Cet environnement, appelé SESAMES, a été adapté à deux services applicatifs indispensables au calcul très haute performance : la tolérance aux pannes et la diffusion de données. Des validations expérimentales ont montré que l'on peut réduire la consommation énergétique de chacun des deux services étudiés en s'appuyant sur les estimations énergétiques précises fournies par SESAMES pour n'importe quel contexte d'exécution et pour n'importe quelle plate-forme dotée de wattmètres. Notre méthodologie d'estimation repose sur une description du contexte d'exécution et sur une calibration de la plate-forme d'exécution basée sur la collecte de mesures énergétiques. Des simulations ont démontré que l'ordonnanceur multi-critères des réservations de ressources proposé dans SESAMES, permet de réduire à la fois la consommation énergétique, le coût financier et l'impact environnemental de ces réservations, tout en respectant les contraintes imposées par l'utilisateur et le fournisseur d'énergie.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00881094 |
| Date | 27 September 2013 |
| Creators | Diouri, Mohammed El Mehdi |
| Publisher | Ecole normale supérieure de lyon - ENS LYON |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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