Optimization of parallel scheduling and the use of renewable energy sources to power computing centers
Institution:
Bourgogne Franche-ComtéDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Energy consumption has become a major concern in the recent years and Green computing has arisen as one of the challenges in order to reduce CO2 emissions in the computing domain. Many efforts have been made to make hardware less energy consuming, reduce cooling energy of data and computing centers by relocating those facilities to cool regions and other. A novel approach to make the computing domain greener is to add renewable energy sources for the power supply. The challenge of this work is to consider computing facilities which are solely run by renewable energy sources such as solar panels and wind turbines. In this work we tackle the problem of scheduling independent tasks within a predicted power envelope that varies during the time. First we evaluate different instances of the problem from a theoretical point of view. Then we propose several heuristics for the case of multi-core architectures and we assess their performance on synthetic workloads and power envelopes.
Abstract FR:
L'objectif global de la gestion de l'énergie alimentant les centres de calcul est un enjeu reconnu et les travaux se tournent actuellement vers leur alimentation à base de sources renouvelables pour limiter l'impact écologique. Certaines de ces sources d’énergie, comme les panneaux photovoltaïques et les éoliennes, sont intermittentes et doivent être secondées par des dispositifs de stockage réversibles et par des piles à combustible. Le pilotage de cet ensemble de sources dans le but répondre aux sollicitations, elles-mêmes variables, des calculs sont des éléments indissociables du problème d'alimentation « propre » d'un centre de calcul. Ainsi le problème doit être traité d'une manière globale en intégrant le choix et le dimensionnement des sources d'alimentation dans le processus d'optimisation. Ce travail thèse s'intéressera à la partie engagement des sources d'énergie et ordonnancement sur les ressources de calcul. Les travaux serviront de base à une compréhension du lien entre, d'une part, des politiques d'ordonnancement efficaces et, d'autre part, l'engagement de différentes sources d'énergie. Ainsi l'objectif du travail de thèse est de réaliser le travail de modélisation des systèmes étudiés, de concevoir des algorithmes d'ordonnancement et de décision, de les évaluer en vue de réaliser une boucle de commande gérant les sources d'énergie et optimisant l'attribution des ressources de calcul.