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Internship/project position: Sustainable monitoring of large-scale HPC applications: Reducing data amount to save energy

Context High Performance Computing usage is growing from climate science studies to chemical research. The increased impact of these computation opens the field of research on how to manage and reduce their energy consumption. In the NumPEx project we aim at developing state-of-the-art skills and infrastructures in the field of exascale computing. One of the pillars of NumPEx focuses on making exascale computing sustainable. To make informed cluster-level scheduling decisions and to provide feedback to users, information on the whole infrastructure is needed.

Sonde dans le noyaux Linux : eBPF pour le monitoring système et réseau

Nature du projet Développement logiciel Description du travail demandé Obtenir des informations dans le noyau linux est compliqué et couteux. Ces informations sur la charge du système, le trafic réseau, la gestion de la mémoire, … sont souvent uniquement accessibles au travers de fichiers systèmes. eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) est une technologie kernel (lancée dans Linux 4.x) qui permet aux programmes d’être exécuté sans devoir modifier le code source du kernel ni ajouter de modules supplémentaires.

Apprentissage par Bandits pour du DVFS efficace en énergie en contexte HPC

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

Monitoring des performances énergétiques programmation GPU

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).

Sufficient data center: off-grid scheduling for environmentally responsible users

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.

Prédiction frugale de la charge d’un supercalculateur pour réduire son impact énergétique

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.

Replaying with feedback: towards more realistic HPC simulations

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.

Post-doc position on scheduling and management of a 100% renewable energy datacenter

Duration: between 16 and 18 months Remuneration: depending on profile and experience, according to the University’s salary scale (from 2700 to 3600 € gross monthly). Position to be filled as soon as possible. The applications will be evaluated as soon as they arrive. Location: IRIT laboratory, Paul Sabatier University (Toulouse, in France) Following the ANR DATAZERO [1] project (2015-2019), this position is placed in the context of the ANR Datazero2 (2020-2024).

Open position for post-doc and engineer: Smart cities and fog computing

Laboratory: IRIT (Computer science Laboratory) in Toulouse in the SEPIA TEAM Localisation: University Toulouse III Salary: Starts at 2650€ brut for post-doc and 2330€ for Engineer and increases depending on previous experience. Duration: 1 year, can be extended for another year Start of the position: September 2022 Keywords: Edge and Fog computing, Gama, Multi-agent systems, scheduling Profiles: Master or PhD Expected abilities, one or more of the following Distributed systems Optimization techniques (A.

Poste ingénieur de recherche intégrateur d’applications et définition du processus d'intégration continu, CDD 12 mois (possibilité d'extension)

Date Début mission : entre septembre et décembre 2022. Poste à pourvoir dès que possible, les candidatures seront évaluées au fil de l’eau. Période : Année 2022 / 2023 durée 12 mois (prolongement possible) Expérience : expérience en DevOps Rémunération : en fonction du profil et de l’expérience, selon la grille indiciaire de l’Université (de 1800 à 2300 € brut mensuel en fonction de l’expérience). Lieu d’affectation : laboratoire IRIT, Université Paul Sabatier Contraintes du poste : participer à toutes les réunions du projet incluant certains déplacements potentiels