Enhancing Efficiency through Control theory in Compute-Intensive Applications
Optimisation de l'efficacité à travers la théorie de contrôle dans les applications intensives en calcul
Résumé
This study employs control theory to optimize power regulation in large HPC systems. It dynamically adjusts processor power caps based on real-time application progress to enhance energy efficiency while maintaining computational performance. The approach incorporates cascaded control strategies, such as PI control and MPC, integrated into the Argo Node Resource Manager framework. Effectiveness is assessed across Grid'5000 clusters using standard HPC benchmark and Intel's RAPL mechanism. The research aims to enhance energy efficiency in high-performance computing while meeting computational demands.
Cette étude utilise la théorie de contrôle pour optimiser la régulation de la puissance dans les grands systèmes de calcul haute performance (HPC). Elle ajuste dynamiquement les limites de puissance des processeurs en fonction de la progression en temps réel des applications pour améliorer l'efficacité énergétique tout en maintenant les performances de calcul. L'approche intègre des stratégies de contrôle en cascade, telles que le contrôle PI et le contrôle prédictif basé sur un modèle (MPC), intégrées dans le cadre du gestionnaire de ressources des nœuds Argo. L'efficacité est évaluée sur des grappes Grid'5000 à l'aide de référentiels HPC standards et du mécanisme RAPL d'Intel. Cette recherche vise à améliorer l'efficacité énergétique dans le calcul haute performance tout en répondant aux exigences de calcul.
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Enhancing_Efficiency_through_Control_theory_in_Compute_Intensive_Applications (9).pdf (1.69 Mo)
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