Universitá degli Studi di Salerno

Facoltá di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali

Tesi di Laurea Specialistica in

Informatica

ABSTRACT

Scheduling power-aware

Relatore Candidato

Prof. Vittorio Scarano Vincenzo De Maio

Anno Accademico 2010-2011

Abstract

Questo lavoro di tesi si colloca nell’ambito del green computing, ovvero dellosviluppo di un’informatica “ecosostenibile”, che riesca insomma a coniugareinsomma il rispetto dell’ambiente al tornaconto economico. ci occuperemodello scheduling power-aware, ovvero di sviluppare euristiche per lo schedu-ling in grado di risparmiare una buona quantitá di energia senza peró perde-re eccessivamente in termini di makespan; verrá dunque simulata una tipicaarchitettura multicore e svilupperemo un modello matematico per calcola-re il consumo energetico sui core, dopodiché effettueremo varie simulazionidell’esecuzione delle nostre euristiche per verificarne l’efficienza.

Il lavoro é strutturato in 5 capitoli: nel primo capitolo introduciamole comuni problematiche del green computing, con particolare attenzione acome queste abbiano influenzino il nostro modo di procedere e vengono pre-sentate brevemente le idee che sono alla base dello scheduling power-aware;Nel secondo capitolo presentiamo dettagliatamente il modello matematico disupporto, fornendo le necessarie motivazioni sia di natura pratica che teori-ca alle scelte fatte per costruirci una base teorica che fosse validabile sullarealtá e allo stesso tempo semplice da gestire; in particolare il modello vienesuddiviso in tre parti fondamentali:

1. Modello di computazione, vale a dire come viene intesa una tipicacomputazione

2. Modello energetico, ovvero come rappresentiamo l’energia dissipatadalla nostra computazione

3. Modello di throttling, cioé il tipo di facilities di supporto al risparmioenergetico che immaginiamo per la nostra simulazione, come queste ri-specchino quelle giá presenti in numerose implementazioni commercialie come queste vengono utilizzate durante lo scheduling

Viene inoltre presentata la metrica ET2 (E =Energia, T =Tempo) con

le motivazioni che ci hanno spinto a scegliere questa semplice funzione per

1

2

valutare le prestazioni dei nostri algoritmi di scheduling, illustrando prin-cipalmente come questa metrica riesca a modellare il fatto che nel nostrolavoro cerchiamo di trovare algoritmi che risparmino si energia ma che nonallunghino eccessivamente per questo il tempo di completamento della com-putazione. Viene inoltre introdotto in termini di ET

2 un lower bound alrisparmio energetico. In questo capitolo vengono inoltre introdotte le basidella teoria dei grafi e dello scheduling necessarie alla comprensione. Nelcapitolo 3 vengono invece introdotte le euristiche green, ovvero le euristicheche abbiamo sviluppato per ottenere uno scheduling power-aware; queste eu-ristiche vengono suddivise in classi in base alla strategia e ai parametro cheviene scelta al fine di effettuare il corretto throttling, risparmiando cosí ener-gia; tali euristiche vengono poi valutate in base al valore di ET

2 che riesconoa ottenere e al modo in cui influenzino il makespan e l’energia. Nel quartocapitolo presentiamo in breve il modo in cui viene implementata la nostrasimulazione, mentre nel quinto abbiamo le conclusioni e gli sviluppi futuri.In particolare nella conclusione diamo enfasi alle euristiche TFIScheduler eNarrowinFactorScheduler, descritte nel capitolo 4, che ottengono i miglioririsultati in termini di ET

2 e discutiamo di come, sebbene il lower boundindividuato sia ancora lontano dall’essere raggiunto, il nostro lavoro possaavere ulteriori margini di miglioramento.