]> AND Private Git Repository - mpi-energy2.git/blobdiff - mpi-energy2-extension/Heter_paper.tex
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
corrections
[mpi-energy2.git] / mpi-energy2-extension / Heter_paper.tex
index 0973f102920fffb8b120050e6579f17d31a5ffc5..4b55dd4cd78b3fc0e5923d96b3f0d021c8973aef 100644 (file)
@@ -208,14 +208,24 @@ reductions. All the experimental results were conducted over the SimGrid
 simulator \cite{SimGrid}, which offers easy tools to describe homogeneous and heterogeneous  platforms, and to simulate the execution of message passing parallel
 applications over them. 
 
 simulator \cite{SimGrid}, which offers easy tools to describe homogeneous and heterogeneous  platforms, and to simulate the execution of message passing parallel
 applications over them. 
 
-In this paper, a new frequency selecting algorithm, adapted to grid platforms
-composed of heterogeneous clusters, is presented. It is applied to the NAS
+
+This paper presents the following contributions :
+\begin{enumerate}
+\item two new energy and performance models for message passing 
+  synchronous applications with iterations running over a heterogeneous grid platform. Both models
+  take into account communications and slack times. The models can predict the
+  required energy and the execution time of the application.
+
+\item a new online frequency selecting algorithm for heterogeneous grid
+  platforms. The algorithm has a very small overhead and does not need any
+  training nor profiling. It uses a new optimization function which
+  simultaneously maximizes the performance and minimizes the energy consumption
+  of a message passing  synchronous application with iterations.  The algorithm  was applied to the NAS
 parallel benchmarks and evaluated over a real testbed, the Grid'5000 platform
 parallel benchmarks and evaluated over a real testbed, the Grid'5000 platform
-\cite{grid5000}. It selects for a grid platform running a message passing
- application with iterations the vector of frequencies that simultaneously tries to
-offer the maximum energy reduction and minimum performance degradation
-ratios. The algorithm has a very small overhead, works online and does not need
-any training or profiling.
+\cite{grid5000}.
+
+\end{enumerate}
+
 
 
 This paper is organized as follows: Section~\ref{sec.relwork} presents some
 
 
 This paper is organized as follows: Section~\ref{sec.relwork} presents some
@@ -300,21 +310,7 @@ some heuristic.  Chen et
 al.~\cite{Chen_DVFS.under.quality.of.service.requirements} used a greedy dynamic
 programming approach to minimize the power consumption of heterogeneous servers
 while respecting given time constraints.  This approach had considerable
 al.~\cite{Chen_DVFS.under.quality.of.service.requirements} used a greedy dynamic
 programming approach to minimize the power consumption of heterogeneous servers
 while respecting given time constraints.  This approach had considerable
-overhead.  In contrast to the above described papers, this paper presents the
-following contributions :
-\begin{enumerate}
-\item two new energy and performance models for message passing 
-  synchronous applications with iterations running over a heterogeneous grid platform. Both models
-  take into account communication and slack times. The models can predict the
-  required energy and the execution time of the application.
-
-\item a new online frequency selecting algorithm for heterogeneous grid
-  platforms. The algorithm has a very small overhead and does not need any
-  training nor profiling. It uses a new optimization function which
-  simultaneously maximizes the performance and minimizes the energy consumption
-  of a message passing  synchronous application with iterations.
-
-\end{enumerate}
+overhead.
 
 
 
 
 
 
@@ -388,7 +384,7 @@ vector of scaling factors can be predicted using Equation (\ref{eq:perf}).
 \begin{equation}
   \label{eq:perf}
   \Tnew = \mathop{\max_{i=1,\dots N}}_{j=1,\dots,M_i}({\TcpOld[ij]} \cdot S_{ij}) 
 \begin{equation}
   \label{eq:perf}
   \Tnew = \mathop{\max_{i=1,\dots N}}_{j=1,\dots,M_i}({\TcpOld[ij]} \cdot S_{ij}) 
-  +\mathop{\min_{j=1,\dots,M_i}}  (\Tcm[hj])
+  +\mathop{\min_{j=1,\dots,M_h}}  (\Tcm[hj])
 \end{equation}
 %
 where $N$ is the number of  clusters in the grid, $M_i$ is the number of  nodes in
 \end{equation}
 %
 where $N$ is the number of  clusters in the grid, $M_i$ is the number of  nodes in
@@ -573,7 +569,7 @@ where $Tnew$ is computed as in (\ref{eq:perf}) and $Told$ is computed as in (\re
 \begin{equation}
   \label{eq:told}
    \Told = \mathop{\max_{i=1,\dots N}}_{j=1,\dots,M_i}({\TcpOld[ij]} ) 
 \begin{equation}
   \label{eq:told}
    \Told = \mathop{\max_{i=1,\dots N}}_{j=1,\dots,M_i}({\TcpOld[ij]} ) 
-  +\mathop{\min_{j=1,\dots,M_i}}  (\Tcm[hj])    
+  +\mathop{\min_{j=1,\dots,M_h}}  (\Tcm[hj])    
 \end{equation}
 }
 In the same way, the energy is normalized by computing the ratio between the
 \end{equation}
 }
 In the same way, the energy is normalized by computing the ratio between the