ERPOT: A quad-criteria scheduling heuristic to optimize the execution time, failure rate, power consumption and temperature in multicores

Résumé : Nous nous attaquons au problème d’ordonnancer statiquement un DAG de tâches sur un processeur multi-coeurs avec comme objectif l’optimisation de quatre critères: le temps d’exécution, le taux de défaillance, la puissance électrique, et la température de crête. Nous proposons deux méthodes. La première est une heuristique de liste appelée ERPOT (Execution time, failure Rate, POwer consumption and Temperature): elle construit un ordonnancement statique du DAG donné sur le multi-coeurs donné de telle sorte que son taux de défaillance, sa puissance électrique et sa température restent au dessous de trois seuils donnés, et que son temps d’exécution soit le plus petit possible. ERPOT utilise la réplication active des tâches pour réduire le taux de défaillance, utilise l’Ajustement Dynamique de la Fréquence et de la Tension (ADFT) pour réduire la puissance électrique, et insère des intervalles d’inactivité pour contrôler la température. La seconde méthode repose sur un Programme Linéaire en Nombres Entiers (PLNE) pour construire un ordonnancement optimal. Dès que l’utilisateur veut optimiser plusieurs critères, nous préconisons de produire un ensemble de solutions, chacune d’entre elles correspondant à un différent compromis entre ces critères, plutôt que de ne produire qu’une seule solution. Ceci est d’autant plus vrai quand les critères sont antagonistes, ce qui est le cas ici: ainsi, améliorer le taux de défaillance requiert d’ajouter une certaine forme de redondance dans l’ordonnancement (dans notre cas de la redondance spatiale), ce qui pénalise le temps d’exécution. Pour cette raison, nous utilisons ERPOT pour construire un front de Pareto dans l’espace 4D (temps, défaillance, puissance, température), en faisant varier les trois seuils sur le taux de défaillance, la puissance électrique, et la température. Nos évaluations expérimentales montrent que les ordonnancement générés par ERPOT sont en moyenne 10% plus longs que ceux optimaux produits par notre PLNE, et en moyenne 35% plus courts que ceux générés par l’heuristique PowerPerf-PET tirée de la littérature.
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Rapport
[Research Report] RR-9196, Inria; 38. 2018, pp.1-38
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Contributeur : Alain Girault <>
Soumis le : mardi 24 juillet 2018 - 11:52:40
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 15:26:21
Document(s) archivé(s) le : jeudi 25 octobre 2018 - 12:57:26

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Athena Abdi, Alain Girault, Hamid Zarandi. ERPOT: A quad-criteria scheduling heuristic to optimize the execution time, failure rate, power consumption and temperature in multicores. [Research Report] RR-9196, Inria; 38. 2018, pp.1-38. 〈hal-01848087〉

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