Scheduling independent tasks under budget and time constraints

par Yiqin Gao

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Frédéric Vivien.

Soutenue le 29-09-2021

à Lyon , dans le cadre de École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon , en partenariat avec École normale supérieure de Lyon (2010-...) (établissement opérateur d'inscription) , Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon) (laboratoire) et de Optimisation des ressources : modèles, algorithmes et ordonnancement (laboratoire) .

Le président du jury était Florina Ciorba.

Le jury était composé de Frédéric Vivien, Florina Ciorba, Olivier Beaumont, Arnaud Legrand, Georges Da Costa, Véronika Rehn-Sonigo, Yves Robert.

Les rapporteurs étaient Olivier Beaumont, Arnaud Legrand.

  • Titre traduit

    Ordonnancement de tâches indépendantes sous contraintes budgédaire et temporelle


  • Résumé

    De nos jours, l'informatique est un outil essentiel dans divers domaines de la recherche scientifique et dans notre vie quotidienne. Beaucoup des travaux informatiques, ou tâches, ont des échéances. D'autre part, le budget dont nous disposons est généralement limité. Afin de répondre aux exigences en termes de performances sous contraintes de budget et d'échéance, nous devons concevoir des heuristiques de planification pour améliorer les performances. En même temps, nous accordons de plus en plus d'attention à la protection de l'environnement. L'efficacité énergétique devient l'un des objectifs critiques dans une variété de problèmes. Ainsi, dans cette thèse, nous présentons des heuristiques d'ordonnancement pour des tâches indépendantes sous contraintes budgétaires et temporelles, qui cherchent à optimiser la performance ou la consommation d'énergie. Les trois premières parties de cette thèse ont la performance comme objectif, et nous traitons l'efficacité énergétique dans le quatrième. Les trois premiers travaux ont des conditions similaires : Nous avons un sac de tâches pour lesquelles les temps d'exécution suivent la même distribution. On peut décider à tout instant d'interrompre l'exécution d'une tâche et d'en lancer une nouvelle. Les principales questions sont de savoir combien (ou quels) processeurs utiliser, et si et quand interrompre les longues tâches. Dans un travail antérieur, les auteurs ont considéré une plateforme homogène et une échéance commune pour toutes les tâches. Nos travaux prolongent les travaux précédents dans trois directions : Premièrement, nous considérons une plateforme hétérogène. Deuxièmement, nous supposons que la distribution des temps d'exécution des tâches est inconnue. Troisièmement, les tâches arrivent périodiquement et ont leur propre échéance. Le quatrième travail se place dans un cadre temps-réel. Nous avons des tâches périodiques et une plateforme hétérogène. Nous considérons des pannes transitoires, et les tâches sont répliquées pour assurer un seuil de fiabilité prescrit. Nous n'avons plus de budget limité. En revanche, nous devons trouver une heuristique qui minimise la consommation d'énergie, tout en respectant les contraintes d'échéance et de fiabilité de toutes les tâches.


  • Résumé

    In this thesis, we design scheduling heuristics for independent tasks under budget and time constraints, in order to satisfy the requirement on performance or on energy consumption. The first three chapters of this thesis have performance as objective, while the fourth chapter focuses on energy-efficiency. The first three chapters have a common framework: We have a bag of tasks whose execution times follow some probability distributions. We can decide at any instant to interrupt the execution of a long running task and to launch a new one instead. The main questions are how many (or which) processors to enroll, and whether and when to interrupt tasks if they have been executing for a long time. In previous work, the problem has been dealt with on a homogeneous platform and with the same release time and deadline for all tasks. Our work extends the state-of-the-art in three directions: In the first work, we consider an heterogeneous platform. In the second work, we assume that the distribution of task execution times is unknown. In the third work, tasks are released periodically and have their own deadline. The fourth work considers a real-time framework. We have periodic tasks and an heterogeneous platform. We consider transient fault. Tasks are replicated to guarantee a pre-defined reliability threshold. We aim at find a heuristic which minimizes the expected energy consumption, while matching the deadline and reliability constraints of all tasks. This alls for a difficult trade-off between reliability and energy consumption.


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