Approches statiques et dynamiques pour l'optimisation de la consommation énergétique des applications de calcul à hautes performances

Autor: Stoffel, Mathieu
Přispěvatelé: Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Compiler Optimization and Run-time Systems (CORSE), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Bull - Atos, Université Grenoble Alpes [2020-....], Frédéric Desprez, François Broquedis, Abdelhafid Mazouz
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Architectures Matérielles [cs.AR]. Université Grenoble Alpes [2020-..], 2021. Français. ⟨NNT : 2021GRALM034⟩
Popis: The High Performance Computing (HPC) field is a crucial issue, for both industry andacademics: from astrophysics to meteorology, passing by materials chemistry, fromAirbus to Total, passing by Pfizer. Computational sciences have become essential, andthis dependence implies a neverending urge for more computational power.At the time of writing, all the actors of the HPC field redouble their efforts to reach theExaScale: 10^18 operations on floating point numbers per second. Nevertheless, contraryto the previous milestones (e.g. the PetaScale), the computational power achieved by asupercomputer is not the only key performance indicator. Indeed, the first assessment ofthe electrical power consumed by an exaflopic system were way too high to be acceptable,from both economic and ecological points of view. Consequently, numerous research anddevelopment efforts aiming at making supercomputer more energy-efficient were initiatedduring the last decade.That is precisely the main topic of the work presented by this manuscript, whichincludes significant contributions to Bull Dynamic Power Optimizer (BDPO), and theconception, development, and experimental validation of Phase - Temporality Analyser(Phase-TA).BDPO is a dynamic reconfiguration tool, that is to say a daemon executed in parallel ofan HPC application, which changes the functioning frequency of the cores of the CPUs tothe workload the latter are executing. It has the distinctive feature of being completelyagnostic of both the aforementioned executed application and its execution environment,while requiring no specific configuration from the user. Using BDPO induces a 15% decreaseof the energy consumption associated with the execution of the two applications NEMO andHPCG, while maintaining the associated performance degradation under 4%.Phase-TA is designed to analyse the profile of an iterative HPC application, notablythose produced by BDPO. It detects the locally periodic behaviours, and caracterises themby infering representative patterns for the associated periodicities. What motivated thedevelopment of Phase-TA was the possibility to build a relevant and reliable predictionof the future behaviour of the executed application, so as to make the reconfigurationsperformed by BDPO more efficient. It was experimentally shown that the patterns inferredby Phase-TA are relevant representations of the periodicities featured by HPC applications,and that those periodicities are accountable for a significant part (i.e. more than twothirds) of the execution time of the aformentioned applications. Finally, the performancesof Phase-TA make it suitable for on-the-fly analysis of the profile of HPC applications.; Le domaine du calcul à hautes performances est un enjeu industriel et académique crucial : de l’astrophysique à la météorologie en passant par la chimie des matériaux, d’Airbus à Total, en passant par Pfizer. Les sciences numériques leurs sont devenues indispensables, et cette dépendance se traduit par un besoin pour toujours plus de puissance de calcul. Au moment de l’écriture de ce manuscrit, tous les acteurs du calcul à hautes performances redoublent d’effort pour atteindre l’ExaScale : 10^18 opérations sur nombres à virgule flottante par seconde. Néanmoins, contrairement au passage des précédents jalons (e.g. le PetaScale), la puissance de calcul atteinte par un supercalculateur n’est pas la seule grandeur d’intérêt. En effet, les premières estimations de la puissance électrique consommée par un système exaflopique étaient bien trop élevées pour être acceptables, aussi bien du point de vue économique qu’écologique. En conséquence, de nombreux efforts de recherche et de développement visant à réduire la consommation énergétique des supercalculateurs ont vu le jour. C’est précisément le thème central des travaux présentés par ce manuscrit, qui incluentdes contributions significatives à Bull Dynamic Power Optimizer (BDPO), ainsi que la conception, le développement, et la validation expérimentale de Phase - Temporality Analyser (Phase-TA). BDPO est un outil de reconfiguration dynamique, c’est-à-dire un daemon exécuté en parallèle d’une application de calcul intensif, qui adapte la fréquence des cœurs de calcul à la charge de travail que ces derniers exécutent. Il a la particularité d’être complètement agnostique de ladite application, ainsi que du support d’exécution, tout en ne requérant aucune configuration de la part de l’utilisateur. L’utilisation de BDPO permet de réduire l’énergie consommée associée à l’exécution des applications NEMO et HPCG d’environ 15%, tout en maintenant la dégradation de performance associée sous les 4%. Phase-TA est un outil d’analyse du profil d’une application itérative de calcul intensif, notamment ceux produits par BDPO. Il détecte les comportements localement périodiques, et les caractérise en construisant des motifs représentatifs des périodicités associées. Ce qui a motivé le développement de Phase-TA est de pouvoir fournir à BDPO une prédiction pertinente et fiable du comportement à venir de l’application exécutée, de sorte à améliorer l’efficacité des reconfigurations qu’il opère. Il a été montré expérimentalement que les motifs construits par Phase-TA sont des représentations pertinentes des périodicités exhibées par les applications de calcul intensif, et qu’une part significative (i.e. plus de deux tiers) du temps d’exécution de ces dernières leur est imputable. Enfin, les performances de Phase-TApermettent d’envisager son utilisation pendant l’exécution d’une application de calcul intensif.
Databáze: OpenAIRE
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