Road to exascale : improving scheduling performances and reducing energy consumption with the help of end-users

par David Glesser

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Denis Trystram.

Le président du jury était Patrick Gros.

Le jury était composé de Yiannis Georgiou, Jean-Marc Nicod.

Les rapporteurs étaient Jean-Marc Pierson, Walfredo Cirne.

  • Titre traduit

    Route vers l'exaflops : amélioration des performances d'ordonnancement et réduction de la consommation énergétique avec l'aide des utilisateurs finaux


  • Résumé

    Le domaine du calcul haute performance (i.e. la science des super-calculateurs)est caractérisé par l’évolution continuelle des architectures de calcul, la proliférationdes ressources de calcul et la complexité croissante des problèmes que les utilisateursveulent résoudre. Un des logiciels les plus importants de la pile logicielle dessupercalculateurs est le Système de Gestion des Ressources et des Tâches. Il est lelien entre la charge de travail donnée par les utilisateurs et la plateforme de calcul. Cetype de logiciels spécialisés fournit des fonctions pour construire, soumettre, planifieret surveiller les tâches dans un environnent de calcul complexe et dynamique.Pour pouvoir atteindre des supercalculateurs exaflopiques, de nouvelles con-traintes et objectifs ont été inventés. Cette thèse développe et teste l’idée que lesutilisateurs de ces systèmes peuvent aider à atteindre l’échelle exaflopique. Spé-cifiquement, nous montrons des techniques qui utilisent les comportements desutilisateurs pour améliorer la consommation énergétique et les performances glob-ales des supercalculateurs.Pour tester ces nouvelles techniques, nous avons besoin de nouveaux outils etméthodes qui sont capables d’aller jusqu’à l’échelle exaflopique. Nous proposonsdonc des outils qui permettent de tester de nouveaux algorithmes capables des’exécuter sur ces systèmes. Ces outils sont capables de fonctionner sur de petitssupercalculateurs en émulant ou simulant des systèmes plus puissants. Après avoirévalué différentes techniques pour mesurer l’énergie dans les supercalculateurs, nousproposons une nouvelle heuristique, basée sur un algorithme répandu (Easy Backfill-ing), pour pouvoir contrôler la puissance électrique de ces énormes systèmes. Nousmontrons aussi comment, en utilisant la même méthode, contrôler la consommationénergétique pendant une période de temps. Le mécanisme proposé peut limiterla consommation énergétique tout en gardant des performances satisfaisantes. Sil’énergie est une ressource limitée, il faut la partager équitablement. Nous présen-tons de plus un mécanisme permettant de partager la consommation énergétiqueentre les utilisateurs. Nous soutenons que cette méthode va motiver les utilisateursà réduire la consommation énergétique de leurs calculs. Finalement, nous analysonsle comportement actuel et passé des utilisateurs pour améliorer les performancesdes supercalculateurs. Cette approche non seulement surpasse les performances destravaux existants, mais aussi ouvre la voie à l’utilisation de méthodes semblablesdans d’autres aspects des Systèmes de Gestion des Ressources et des Tâches.


  • Résumé

    The field of High Performance Computing (HPC) is characterized by the contin-uous evolution of computing architectures, the proliferation of computing resourcesand the increasing complexity of applications users wish to solve. One of the mostimportant software of the HPC stack is the Resource and Job Management System(RJMS) which stands between the user workloads and the platform, the applica-tions and the resources. This specialized software provides functions for building,submitting, scheduling and monitoring jobs in a dynamic and complex computingenvironment.In order to reach exaflops HPC systems, new constraints and objectives havebeen introduced. This thesis develops and tests the idea that the users of suchsystems can help reaching the exaflopic scale. Specifically, we show and introducenew techniques that employ users behaviors to improve energy consumption andoverall cluster performances.To test the proposed techniques, we need to develop new tools and method-ologies that scale up to large HPC clusters. Thus, we designed adequate tools thatassess new RJMS scheduling algorithms of such large systems. These tools areable to run on small clusters by emulating or simulating bigger platforms. Afterevaluating different techniques to measure the energy consumption of HPC clusters,we propose a new heuristic, based on the popular Easy Backfilling algorithm, inorder to control the power consumption of such huge systems. We also demonstrate,using the same idea, how to control the energy consumption during a time period.The proposed mechanism is able to limit the energy consumption while keepingsatisfying performances. If energy is a limited resource, it has to be shared fairly.We also present a mechanism which shares energy consumption among users. Weargue that sharing fairly the energy among users should motivate them to reducethe energy consumption of their applications. Finally, we analyze past and presentbehaviors of users using learning algorithms in order to improve the performancesof the parallel platforms. This approach does not only outperform state of the artmethods, it also shows promising insight on how such method can improve otheraspects of RJMS.


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