Apprentissage pour le contrôle de plateformes parallèles à large échelle

par Valentin Reis

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Denis Trystram et de Jérôme Lelong.

Le président du jury était Arnaud Legrand.

Le jury était composé de Emilie Kaufmann, Kim Thang Nguyen.

Les rapporteurs étaient Alfredo Goldman, Michela Taufer.


  • Résumé

    Fournir les infrastructures de calcul nécessaires à la résolution des problèmescom-plexes de la société moderne constitue un défistratégique. Lesorganisations y répondent classiquement en mettant en place de largesinfrastructures de calcul parallèle et distribué. Les vendeurs de systèmes deCalcul Hautes Performances sont incités par la compétition à produire toujoursplus de puissance de calcul et de stockage, ce qui mène à des plateformes”Petascale“ spécifiques et sophistiquées, et bientôt à des machines”Exascale“. Ces systèmes sont gérés de manière centralisée à l’aide desolutions logicielles de gestion de jobs et de resources dédiées. Un problèmecrucial auquel répondent ces logiciels est le problème d’ordonnancement, pourlequel le gestionnaire de resources doit choisir quand, et sur quellesresources exécuter quelle tache calculatoire. Cette thèse fournit des solutionsà ce problème. Toutes les plateformes sont différentes. En effet, leurinfrastructure, le comportement de leurs utilisateurs et les objectifs del’organisation hôte varient. Nous soutenons donc que les politiquesd’ordonnancement doivent s’adapter au comportement des systèmes. Dans cemanuscrit, nous présentons plusieurs manières d’obtenir cette adaptativité. Atravers une approche expérimentale, nous étudions plusieurs compromis entre lacomplexité de l’approche, le gain potentiel, et les risques pris.

  • Titre traduit

    Learning to control large-scale parallel platforms


  • Résumé

    Providing the computational infrastucture needed to solve complex problemsarising in modern society is a strategic challenge. Organisations usuallyadress this problem by building extreme-scale parallel and distributedplatforms. High Performance Computing (HPC) vendors race for more computingpower and storage capacity, leading to sophisticated specific Petascaleplatforms, soon to be Exascale platforms. These systems are centrally managedusing dedicated software solutions called Resource and Job Management Systems(RJMS). A crucial problem adressed by this software layer is the job schedulingproblem, where the RJMS chooses when and on which resources computational taskswill be executed. This manuscript provides ways to adress this schedulingproblem. No two platforms are identical. Indeed, the infrastructure, userbehavior and organization's goals all change from one system to the other. Wetherefore argue that scheduling policies should be adaptative to the system'sbehavior. In this manuscript, we provide multiple ways to achieve thisadaptativity. Through an experimental approach, we study various tradeoffsbetween the complexity of the approach, the potential gain, and the riskstaken.


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