Discover, model and combine energy leverages for large scale energy efficient infrastructures

Issam Rais 1, 2
Résumé : La consommation énergétique de nos entités de calculs à grande échelle est une problématique de plus en plus inquiétante. Il est d'autant plus inquiétant que nous nous dirigeons vers "L'exascale",machine qui calcule 10^18 opérations flottantes par secondes, soit 10 fois plus que les meilleurs machines publiques actuelles. En 2017, les data-center consommaient 7% de la demande globale et étaient responsable de 2% de l’émission globale de CO2. Avec la multiplication actuelle du nombre d'outils connectés par personne, réduire la consommation énergétique des data-centers et supercalculateurs à grande échelle est une problématique cruciale pour construire une société numérique durable.Il est donc urgent de voir la consommation énergétique comme une problématique phare de cescentres. De nombreuses techniques, ici nommé "levier", ont été développées dans le but de réduire la consommation électrique des centres de calculs, à différents niveaux : infrastructure, matériel, intergiciel et applicatif. Bien utiliser ces leviers est donc capitale pour s'approcher de l'efficience énergétique. Un grand nombre de leviers sont disponibles dans ces centres de calculs. Malgré leurs gains potentiels, il peut être compliqué de bien les utiliser mais aussi d'en combiner plusieurs en restant efficace en énergie.Dans cette thèse, nous avons abordé la découverte, compréhension et usage intelligent des leviers disponibles à grande échelle dans ces centres de calculs. Nous avons étudié des leviers de manière indépendante, puis les avons combinés à d'autres leviers afin de proposer une solution générique et dynamique à l'usage combiné des leviers.
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Thèse
Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université de Lyon, 2018. English. 〈NNT : 2018LYSEN051〉
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Soumis le : mercredi 10 octobre 2018 - 15:40:57
Dernière modification le : jeudi 11 octobre 2018 - 01:19:31

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Issam Rais. Discover, model and combine energy leverages for large scale energy efficient infrastructures. Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université de Lyon, 2018. English. 〈NNT : 2018LYSEN051〉. 〈tel-01892387〉

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