Doctorant (H/F) - Surveillance et modèles de l'énergie et des performances en vue d'un calcul durable à

Sujet de thèse :
L’utilisation de l’informatique de haute performance se développe depuis les études de climatologie jusqu’à la recherche chimique. L’impact accru de ces calculs ouvre le champ de la recherche sur la manière de gérer et de réduire leur consommation d’énergie. Dans le cadre du projet NumPEx, nous visons à développer des compétences et des infrastructures de pointe dans le domaine du calcul exascale. L’un des piliers du projet NumPEx consiste à rendre le calcul exascale durable.

Les objectifs du doctorat sont les suivants :
- Surveillance d’applications à grande échelle qui ont un comportement stable en utilisant des données limitées : détecter le comportement de l’ensemble de l’application en utilisant uniquement les données de surveillance d’un petit nombre de serveurs, modifier la fréquence de surveillance en fonction des besoins.
- Modélisation et caractérisation des applications : détecter quand une application passe d’une phase à une autre, déterminer les propriétés des phases (si elles sont io-bound, memory-bound, cpu-bound…). Un logiciel sera développé pour détecter et caractériser les phases des applications HPC pendant leur exécution.
- Modéliser l’impact de différents leviers (DVFS, reconfiguration du réseau et des entrées-sorties,…) sur la performance et l’énergie.

La structure de la thèse sera la suivante :
- Etat de l’art sur les modèles d’application basés sur les phases (tels que
https://theses.hal.science/tel-00946583)
- Expériences pour acquérir des données sur des applications HPC réelles sur des configurations matérielles multiples
Analyse des données pour construire des modèles d’énergie et de performance en tenant compte de la configuration matérielle.
Analyse de l’impact de la réduction de la quantité de données acquises
- Un démonstrateur utilisant le système de détection de phase ainsi que le modèle de leviers pour réduire drastiquement la consommation d’énergie des centres de données HPC.
Des logiciels de surveillance seront utilisés (tels que MojitO/S) au cours de la thèse, et certaines contributions pourraient y être apportées. Une plateforme d’expérimentation à grande échelle sera utilisée (Grid'5000).

Compétences et profil attendus:
- Exigences : Master en informatique.
- Fortement recommandé : goût pour les approches expérimentales, programmation en C ou Rust, analyse de données en Python ou R.
Apprécié : expérience en optimisation des performances, évaluation et modélisation des performances,utilisation de serveurs informatiques distants.
Contexte :
Le doctorat se déroulera à l’IRIT, le plus grand institut de recherche en informatique de Toulouse, France. Notre équipe SEPIA travaille sur la gestion des ressources sur différents systèmes distribués (datacenters cloud, centres HPC, architectures edge, IoT…) et s’intéresse particulièrement à la transition écologique, notamment en réduisant la consommation d’énergie et les émissions de CO2, en utili
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