European Commission logo
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Energy-Aware Sustainable Computing on Future\nTechnology – Paving the Road to Exascale Computing

Article Category

Article available in the following languages:

Améliorer le rendement énergétique de l'informatique HPC grâce à de meilleurs algorithmes

La plupart des efforts visant à réduire la consommation d'énergie de l'informatique HPC tendent à se focaliser sur le matériel, mais le projet EXA2GREEN a adopté une autre approche, développant des algorithmes plus économes. Ce projet reboucle même la boucle avec ArduPower, un dispositif qui mesure la consommation de chaque composant matériel.

Énergie icon Énergie

«Actuellement, les systèmes HPC consomment une telle quantité d'énergie que leur succès et leurs usages futurs dépendront largement de l'optimisation de leur rendement énergétique», déclare le professeur Vincent Heuveline, coordinateur du projet of EXA2GREEN à l'université de Heidelberg. C'est ce constat qui l'a conduit à lancer ce projet avec son équipe, en appliquant une approche originale. L'équipe convient que les progrès accomplis dans la conception et la fabrication du matériel amélioreront notablement le rendement énergétique, mais elle a décidé de s'intéresser à une autre option, jusqu'ici ignorée: la conception des algorithmes et le génie logiciel. Les trois années d'activité se sont achevées en octobre 2015. Elles ont abouti à un outil logiciel capable de suivre et d'analyser la consommation d'énergie et d'électricité des applications scientifiques à traitement parallèle. Mais pour en arriver là, l'équipe a d'abord du définir ce qui rend un algorithme économe en énergie. «La première étape pour rendre un algorithme plus économe en énergie est d'analyser son comportement», souligne le professeur Heuveline. «Il faut savoir combien d'énergie il consomme au total, les endroits qui consomment le plus, quels sont les goulets d'étranglement, quelle est la consommation de chacune de ses parties, et si certaines sont trop gourmandes.» «Pour réaliser ces analyses, il faut disposer de méthodes de mesure, d'outils de traçage, et d'outils intégrée de profilage et d'inspection. Les connaissances obtenues peuvent alors servir à améliorer les parties trop gourmandes des algorithmes. Il s'agit classiquement d'éliminer les attentes actives et d'optimiser la planification des tâches pour mieux exploiter le matériel disponible, voire adapter l'algorithme à un autre matériel qui convient mieux à ses particularités.» L'équipe a développé divers algorithmes numériques, notamment des routines et des solveurs d'algèbre linéaire, qui sont importants dans de nombreuses applications scientifiques. Elle a également développé des ensembles de logiciels utilisables par des chercheurs ou installables sur une infrastructure HPC, de sorte que les résultats du projet ont un impact immédiat sur le rendement énergétique des applications qui les utilisent. Mettre la recherche en application: le modèle de prévision météo de COSMO-ART Comme toute idée ou méthode scientifique a besoin d'une preuve de concept, une autre étape clé du projet EXA2GREEN a été de trouver un système modèle approprié. Le choix s'est porté sur COSMO-ART, un logiciel basé sur le modèle de prévision météo du projet COSMO, qui calcule l'interaction des gaz et des aérosols dans l'atmosphère. «Nous avons choisi à dessein un logiciel dont l'optimisation aurait des avantages tangibles pour ce domaine important de la recherche», explique le professeur Prof Heuveline. «Nous avons appliqué des techniques complémentaires pour réduire la consommation d'énergie du modèle de prévision météo de COSMO-ART. Nous avons par exemple étudié l'usage de formats en virgule flottante de différentes précisions, amélioré les méthodes de calcul de l'évolution dans le temps de la chimie de l'atmosphère, appliqué des techniques sophistiquées de parallélisation, et porté tout le logiciel vers de nouveaux matériels.» Au bout du compte, l'équipe a divisé par 3 la consommation d'énergie du logiciel COSMO-ART, et multiplié par 4 la vitesse de la simulation. ArduPower: le chasseur de gaspillages Le projet n'a pas été conçu pour une exploitation commerciale de ses travaux, mais un autre de ses résultats majeurs est le système ArduPower. Ce nouveau type de «compteur» interne peut mesurer la consommation d'énergie de certaines parties du matériel, comme le processeur ou la mémoire. «La mise au point d'un nouveau dispositif de mesure était essentielle pour finaliser le cadre d'analyse des algorithmes, car il n'existait pas de solution adéquate», explique le professeur Heuveline. Il estime que le compteur ArduPower est prometteur dans le contexte d'un produit ou d'un service commercialisé. Le projet est terminé, mais l'équipe continue à travailler dans le domaine du rendement énergétique de l'informatique HPC. Elle participe à la collaboration ICT-Energy et milite en faveur d'un meilleur rendement énergétique pour des applications à grande échelle. En novembre 2015, IBM Research Zurich (l'un des partenaires du projet), a remporté le prix Gordon Bell pour sa simulation économique en énergie de la convection du manteau de la Terre, sur 1,6 million de cœurs BlueGene/Q.

Mots‑clés

ArduPower, rendement énergétique, algorithmes, logiciel, HPC, informatique haute performance, weathercast, COSMO-ART, EXA2GREEN

Découvrir d’autres articles du même domaine d’application