Energumen

Research

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).

Dissemination

List of talks, tutorials, and other presentations 2023 27 Nov 2023 Table ronde Repenser des infrastructures informatiques 5G et Cloud écoresponsables slides pendant la conférence les sciences informatiques écoresponsables organisée par CNRS Sciences informatiques 20 Oct 2023 Energy and environmental impact and sustainability slides during the InPEx Pre-workshop 25 and 26 Sep 2023 Science du numérique : Numérique et changement climatique slides 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.

Publications/Code

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)

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).

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

DVFS-aware performance and energy model of HPC applications

Power consumption of computers is becoming an major concern. To optimise their power consumption it is necessary to have precise information on the behavior of applications. With this information, it is possible to choose the right frequency of a processor. The speed of some applications is not really impacted by changes of this frequency, while for some application it has an important effect. The goal of this internship is to model the fine grained behavior of applications and to link this behavior with the impact (on performance and energy) of frequency changes.

Impact of processor temperature on HPC application performance and energy consumption

Large scale datacenters manage applications as black boxes. Most of the time, they assume that application behavior is not linked to the state of the underlying hardware. When an applications runs on a hot processors, it can be slowed down arbitrary by the processor as it tries to protect itself. The goal of this internship is to evaluate the impact of temperature on the speed of the code, the impact of the execution of the code on temperature, and the possibility to reduce the frequency of the processor to cool down the processor at key points to cool down the processor (and thus speed up the application)

Performance and energy models of colocated applications

Large scale datacenters manage applications as black boxes. Most of the time, they assume that applications have no cross impact. When multiple applications are using the memory, their speed is reduces because of the bottleneck of the memory bus. In the other direction, two applications on the same core might not go at half the speed each: if one uses only floting point operations, while the other only memory access for example.

Poste ingénieur d’étude intégrateur d’applications et définition du processus d'intégration continu CDD 12 mois

L’équipe SEPIA à l’IRIT, Toulouse, recrute un ingénieur pour participer aux développements logiciels du projet Datazero2 (datazero.org) financé par l’Agence National de la Recherche (ANR). Le projet ANR-Datazero2 (2020-2023) fait suite au projet ANR-Datazero (2015-2019). En partenariat avec les laboratoires IRIT (Toulouse), LAPLACE (Toulouse), FEMTO St (Belfort- Besancon) et avec l’industriel EATON (Grenoble), il s’intéresse à l’optimisation de la gestion de centres de calcul alimentés par des sources d’énergies renouvelables.