Abdessalam Benhari

Résumé de la thèse :

Le Calcul à Haute Performance (HPC) joue un rôle essentiel dans l’analyse et la résolution de problèmes complexes dans divers domaines scientifiques et industriels. Cependant, malgré son importance, les conséquences environnementales liées à son usage énergétique croissant posent des défis importants en matière de durabilité. Cette augmentation, largement motivée par la hausse des besoins en calcul, soulève des préoccupations importantes concernant les émissions Carbone et la dégradation de l’environnement qui y sont associées. Plusieurs solutions ont été développées pour limiter cet impact négatif, notamment liées à l’augmentation de l’efficacité énergétique des plateformes HPC. Cependant, ces solutions s’avèrent généralement insuffisantes face aux défis environnementaux, comparées à l’évolution rapide du domaine. Il est donc nécessaire de réfléchir à des solutions plus sobres, notamment des méthodes de planification orientées en amont vers la réduction de l’empreinte carbone de ces systèmes et des solutions impliquant les utilisateurs pour une meilleure acceptation des propositions techniques.
Dans cette thèse, nous investiguons dans un premier temps l’évolution des tendances historiques des systèmes HPC en termes de performance et d’efficacité énergétique à partir des listes du Top500/Green500. En utilisant ces informations disponibles sur une longue période, nous étudions l’empreinte Carbone du domaine en incluant les données du mixte énergétique. Etant donné que les listes du Top500/Green500 ne fournissent qu’une partie des informations nécessaires à l’évaluation de l’impact environnemental des systèmes HPC, nous analysons de plus près quelques exemples de machines listées dans le Top500 (de différentes périodes) afin d’estimer plus précisément les émissions Carbone liées à la production et à l’usage de ces plateformes. Finalement, nous en dérivons un modèle prédictif pour estimer le poids du domaine HPC sur un horizon de cinq ans. Nous déduisons de cette étude que la consommation des systèmes HPC suit une trajectoire croissante importante, alors que les émissions de gaz à effet de serre doivent être réduites de manière drastique pour atteindre la neutralité Carbone. Cependant, de multiples applications et solutions réalisées sur ces systèmes peuvent contribuer à limiter les effets négatifs. Aujourd’hui, les experts du GIEC considèrent qu’il est encore temps d’agir contre le changement climatique. Le domaine du HPC doit donc participer à cet effort en assurant un bilan globalement positif. Dans cette perspective, il devient essentiel de repenser certains mécanismes fondamentaux du fonctionnement des HPC, et notamment les politiques de gestion des ressources et l’allocation/ordonnancement des applications.
C’est précisément l’objet de notre deuxième contribution qui propose de nouvelles stratégies visant à réduire l’empreinte carbone du HPC tout en maintenant des performances optimales. Ces stratégies sont implémentées à travers des politiques d’ordonnancement qui intègrent dynamiquement la variation du taux CO2 et une prédiction d’énergie consommée par tache. Ces nouvelles informations permettent de faire varier le comportement de l’ordonnanceur afin de réduire l’empreinte carbone du système. Pour valider ces modèles, nous avons effectué des simulations sur des données réelles nous permettant de les comparer avec des politiques d’ordonnancement classiques utilisés sur les plateformes opérationnelles. Les résultats montrent une réduction des émissions Carbone jusqu’à 15 %.
La troisième contribution de cette thèse consiste à élargir notre champ d’exploration des solutions de réduction d’empreinte Carbone en ciblant les utilisateurs des systèmes HPC. Ces derniers ont un impact considérable sur le fonctionnement de ces systèmes, d’où la nécessité de les prendre en compte en créant une participation active. Nous introduisons un mécanisme d’incitation basé sur un plugin du logiciel de gestion de ressources SLURM permettant d’interagir avec les utilisateurs. Cet outil leur fournit un retour en temps réel sur la consommation d’énergie de leurs soumissions et l’impact Carbone associé. De plus, cet outil permet aux utilisateurs de choisir d’exécuter leurs taches lors des périodes de moindres émissions. Ce mécanisme d’incitation responsabilise les utilisateurs en encourageant les changements de comportement visant à réduire l’impact Carbone globale du système.
Dans l’ensemble, cette thèse propose une approche complète pour atténuer l’empreinte Carbone du calcul haute performance (HPC), en intégrant des politiques de planification dynamique et des stratégies d’engagement des utilisateurs afin de promouvoir des pratiques de calcul plus sobres et durables.