You can find here an overview of my research, the list of my PhD students, and a list and description of the projects I am/was involved in
Overview An overview of my research work is available in my Habilitation (document in french) or in the associated slides (slides in french), defended on 12th Nov 2015
My focus is on Energy Efficiency in ICT and with ICT. I mainly focuses on HPC and large scale infrastructures (clusters, grids, clouds).
List of talks, tutorials, and other presentations
2023 4 May 2023 Comment évaluer / réduire / optimiser la consommation d’énergie dans les Data Center / Cloud instances et l’impact sur l’environnement slides part1 and slides part2, industrial presentation. 13 Mar 2023 Science du numérique : Numérique et changement climatique slides 10 Jan 2023 Grid5000@IRIT, Overview and demo of Grid5000 platform: from CPU/GPU/ARM/… computing to low-level experimentation slides and material 2022 8 Dec 2022 Agrégation d’informatique slides présentation aux licence et master de l’Université Toulouse 3 17 Nov 2022 Numérique et changement climatique slides présentation pendant la soirée La transition numérique : quels enjeux pour demain ?
Recent publications (2020 and later) are in my CV HAL page or directly in my HAL page
Older publications (up to 2020) are in the IRIT publication database
Most publication are available through Google Scholar
Another way to access them is through DBLP
One other way is to use ResearchGate
Code MojitO/S: An open source system, energy and network monitoring tool at the O/S level
Expetator: A tool for running HPC applications using several type of leverages (DVFS) and low-level monitoring (hardware performance counters, RAPL)
You can find here the events in which I participated in the organization, the ones I was in the steering committee, the link on the list of my journal reviews, and the list of the TPCs in which I participated.
Event organization I organized the following events:
Autonomic Computing, Datacenters and Cyberinfrastructure track chair at CCGRID 2019
GreenDays@Toulouse 2018 July 2 and 3 2018: From IoT to Exascale, where are we on advances on energy efficiency and Co2 emissions reduction ?
Contexte La consommation d’énergie des ordinateurs devient une préoccupation majeure dans le cadre du réchauffement climatique. Pour optimiser leur consommation électrique d’application informatique, il est nécessaire de disposer d’informations précises sur leur comportement. Il devient alors possible de choisir la bonne fréquence d’un processeur. Cependant, le choix de la vitesse de fréquence peut fortement détériorer son fonctionnement, ou au contraire, n’avoir aucun effet visible pour l’utilisateur.
Objectif L’objectif de ce projet sera réalisé en plusieurs étapes
Encadrants Georges Da Costa, Loïc Barthe, Nicolas Mellado
Contexte Ce stage s’inscrit dans les thématiques de recherche des équipes SEPIA et STORM de l’IRIT.
L’équipe SEPIA s’intéresse à l’économie d’énergie dans les datacenters. En effet ces derniers sont constitués de plusieurs milliers d’ordinateurs et leur impact écologique les placent au niveau de l’industrie de l’aviation. Les travaux de l’équipe SEPIA se positionnent autant au niveau algorithmique (ordonnancement de tâches, reconfiguration d’applications) qu’au niveau des outils de support (lancement d’expériences sur plusieurs centaines de machines, monitoring bas niveau de performance et d’énergie).
Context There is an increasing interest in a new distributed ML paradigm called Federated Learning (FL)[La17], in which nodes compute their local gradients and communicate them to a central server. This centralised server then orchestrates rounds of training over large data volumes created and stored locally at a large number of nodes. This training procedure repeats until some criterion are met. This enables the participating nodes (e.g., IoT devices, mobile phones, etc) to protect their data and solve the data security and privacy issues imposed by law.
Topic Avoiding the ecological catastrophe will require a joined effort from every actor of society. Our intensive and growing use of digital technologies must be questioned. We postulate that some environmental-aware individuals are willing to reflect upon and reduce the footprint associated to their digital usages.
Similarly to the Low-tech Magazine[1], a solar-powered and very lightweight website, this internship will study an off-grid “sufficient”[2] data center in which a part of the users accepts to contribute to the environmental effort.
Keywords prédiction, charge, hpc, ordonnancement, incertitude, énergie
Encadrants Millian Poquet, Georges Da Costa
Contexte Dans le monde du calcul à haute performance, un supercalculateur est une plateforme de calcul utilisée par de nombreux utilisateurs pour y exécuter des applications, notamment pour lancer des campagnes de simulations scientifiques à grande échelle. Les supercalculateurs récents peuvent avoir un nombre très grand de ressources (de l’ordre du million de cœurs) et les utilisateurs n’accèdent donc pas directement aux ressources ; ils passent par l’intermédiaire d’un gestionnaire de ressources (comme SLURM[1]) pour réserver des nœuds/cœuds de calcul et pour y exécuter des applications.
Topic Researchers use simulations to compare the performance (execution time, energy efficiency, …) of different scheduling algorithms in High-Performance Computing (HPC) platforms. The most common method is to replay historic workloads recorded in real HPC infrastructures (like the ones available in the Parallel Workloads Archive): jobs are submitted to the simulation at the same timestamp as in the original log.
A major drawback of this method is that it does not preserve the submission behavior of the users of the platform.
