Performance-Cost Trade-offs in Heterogeneous Clouds
Anca Iordache
PhD student in Myriads team
PhD's director: Guillaume Pierre
PhD's defense - September 9th 2016
The slides (Pdf)
Alexander R. Wolf, Professeur, Imperial College London, rapporteur
Thilo Kielmann, Professeur associé, VU University Amsterdam, rapporteur
Lionel Seinturier, Professeur, Université de Lille 1, examinateur
François Taiani, Professeur, Université de Rennes 1, examinateur
Christine Morin, Directrice de Recherche, INRIA, examinateur
Guillaume Pierre, Professeur, Université de Rennes 1, directeur de thèse
Les infrastructures de cloud fournissent une grande variété de ressources de calcul à la demande avec différents compromis coût-performance. Cela donne aux utilisateurs des nombreuses opportunités pour exécuter leurs applications ayant des besoins complexes en ressources, à partir d’un grand nombre de serveurs avec des interconnexions à faible latence jusqu’à des dispositifs spécialisés comme des GPUs et des FPGAs. Les besoins des utilisateurs concernant l’exécution de leurs applications peuvent varier entre une exécution la plus rapide possible, la plus chère ou un compromis entre les deux. Cependant, le choix du nombre et du type des ressources à utiliser pour obtenir le compromis coût-performance que les utilisateurs exigent constitue un défi majeur.
Cette thèse propose trois contributions avec l’objectif de fournir des bons compromis coût-performance pour l’exécution des applications sur des plates-formes hétérogènes. Elles suivent deux directions : un bon usage des ressources et un bon choix des ressources.
Nous proposons comme première contribution une méthode de partage pour des accélérateurs de type FPGA dans l’objectif de maximiser leur utilisation. Dans une seconde contribution, nous proposons des méthodes de profilage pour la modélisation de la demande en ressources des applications. Enfin, nous démontrons comment ces technologies peuvent être intégrées dans une plate-forme de cloud hétérogène."