\usepackage{afterpage}
\usepackage{commath}
\usepackage[autolanguage,np]{numprint}
+
%\usepackage{algorithm2e}
\newcommand\blankpage{%
\null
%% The second mandatory parameter is the date of the PhD defense.
%% The third mandatory parameter is the reference number given by the University Library after the PhD defense.
%\declarethesis[Sous-titre]{Titre}{17 septembre 2012}{XXX}
-\declarethesis{Energy Consumption Optimization of Parallel Iterative Applications using CPU Frequency Scaling}{Date}{21306697}
+\declarethesis{Energy Consumption Optimization of Parallel Applications with Iterations using CPU Frequency Scaling}{Date}{21306697}
%%--------------------
%% Set the author of the PhD thesis
% \addjury {} {Prof Ye-Qiong SONG} {University of Lorraine} {Reviewer}
%\addjury{} {Assoc Prof Hamida SEBA (HDR)} {University of Claude Bernard Lyon1} {Reviewer}
%\addjury {}{Prof Sylvain CONTASSOT-VIVIER} {University of Lorraine} {Examiner}
-%\addjury {} {Prof Raphaël Couturier} {University of Franche-Comt\'e} {Supervisor}
-%\addjury {} {Asst Prof Karine Deschinkel} {University of Franche-Comt\'e} { Co-supervisor}
+\addjury {} {Prof Raphaël Couturier} {University of Franche-Comt\'e} {Supervisor}
+\addjury {} {Asst Prof Jean-Claude Charr} {University of Franche-Comt\'e} { Co-supervisor}
%\addjury {} {Asst Prof Michel Salomon} {University of Franche-Comt\'e} {Co-supervisor}
%Committee:\\
%%--------------------
%% Set the English abstract
-\thesisabstract[english]{ English abstract
+\thesisabstract[english]{ This thesis, presents the algorithms developed to optimize the energy consumption
+and the performance of synchronous and asynchronous message passing applications with iterations running over clusters or grids. The energy consumption and performance models for each type of parallel application predicts its execution time and energy consumption for any selected frequency
+according to the characteristics of both the application and the architecture executing this application.
+
+
+The contribution of this thesis can be divided into three parts: Firstly, optimizing the trade-off between
+the energy consumption and the performance of the message passing applications with synchronous iterations
+running over homogeneous clusters. Secondly, adapting the energy and performance models to heterogeneous platforms where each node can have different specifications such as computing power, energy consumption, available frequency gears or network's latency and bandwidth. The frequency scaling algorithm was also modified to suit the heterogeneity of the platform. Thirdly, the models and the frequency scaling algorithm were completely rethought to take into considerations the asynchronism in the communication and computation.
+All these models and algorithms were applied to message passing applications with iterations and evaluated
+over either SimGrid simulator or Grid'5000 platform. The experiments showed that the proposed algorithms are
+efficient and outperform existing methods such as the energy and delay product. They also introduce a small
+runtime overhead and work online without any training or profiling.
+
}
-\thesiskeywords[english]{ kw1, kw2, ...}
+\thesiskeywords[english]{Dynamic voltage and frequency scaling, Grid computing, Energy optimization, parallel applications with iterations and online frequency scaling algorithm. }
-
+ \vspace{-5cm}
%%--------------------
%% Set the French abstract
-\thesisabstract[french]{ French abstract
+\thesisabstract[french]{Cette thèse présente des algorithmes développés pour optimiser la consommation d'énergie et les performances des applications parallèles avec des itérations synchrones et asynchrones sur des clusters ou des grilles. Les modèles de consommation d'énergie et de performance proposés pour chaque type d'application parallèle permettent de prédire le temps d'exécution et la consommation d'énergie d'une application pour toutes les fréquences disponibles. La contribution de cette thèse peut être divisé en trois parties. Tout d'abord, il s'agit d'optimiser le compromis entre la consommation d'énergie et les performances des applications parallèles avec des itérations synchrones sur des clusters homogènes. Deuxièmement, nous avons adapté les modèles de performance énergétique aux plates-formes hétérogènes dans lesquelles chaque noeud peut avoir des spécifications différentes telles que la puissance de calcul, la consommation d'énergie, différentes fréquences de fonctionnement ou encore des latences et des bandes passantes réseaux différentes. L'algorithme d'optimisation de la fréquence CPU a également été modifié en fonction de l'hétérogénéité de la plate-forme. Troisièmement, les modèles et l'algorithme d'optimisation de la fréquence CPU ont été complètement repensés pour prendre en considération les spécificités des algorithmes itératifs asynchrones.
+Tous ces modèles et algorithmes ont été appliqués sur des applications parallèles utilisant la bibliothèque MPI et ont été exécutés avec le simulateur Simgrid ou sur la plate-forme Grid'5000. Les expériences ont montré que les algorithmes proposés sont plus efficaces que les méthodes existantes. Ils n’introduisent qu’un faible surcoût et ne nécessitent pas de profilage au préalable car ils sont exécutés au cours du déroulement de l’application.
}
-\thesiskeywords[french]{cl1, cl2, ... }
+\thesiskeywords[french]{l'ajustement dynamique de la tension et de la fréquence d'un processeur, Grille de calcul, Optimisation de l'énergie, applications parallèles avec des itérations et
+en ligne algorithme fréquence ajustement.
+}
%%--------------------
