Algoritmos de escalonamento para grades computacionais voltados à eficiência energética

Os recentes avanços da Computação de Alto Desempenho abrem um largo espectro de possibilidades para as pesquisas na área. Arquiteturas paralelas e distribuídas modernas apresentam cada vez mais capacidade de processamento em busca de um maior poder computacional. Ao mesmo tempo, o ganho de desempenho obtido com as plataformas é seguido por um aumento do consumo de energia. Neste cenário, pesquisas sobre eficiência energética em ambientes de alto desempenho têm surgido como uma forma de encontrar as causas e propor soluções para o consumo excessivo de energia. Atualmente, uma das mais representativas plataformas de alto desempenho é a grade computacional, que é usada em muitos projetos científicos e acadêmicos em todo mundo. Neste trabalho, propomos o uso de algoritmos de escalonamento de tarefas energeticamente eficientes para a gestão do consumo de energia em grades computacionais sem causar perdas significativas de desempenho.A solução é baseada em: (i) gestão eficiente de recursos ociosos; (ii) uso inteligente de recursos ativos; (iii) desenvolvimento de um mecanismo para estimar com precisão a energia consumida por uma determinada plataforma; (iv) proposta de novos algoritmos de escalonamento energeticamente eficientes para grades computacionais. A abordagem criada foi avaliada utilizando o ambiente de simulação SimGrid. Comparamos nossos algoritmos com cinco algoritmos de escalonamento tradicionais para grades computacionais, que não consideram questões de energia, e um algoritmo recentemente proposto na literatura que lida com questões de consumo de energia. Os resultados mostram, em alguns cenários, uma redução no consumo de energia de 221,03%, combinada com uma perda de desempenho de 34,60%, com o uso de um dos algoritmos desenvolvidos neste trabalho. Este exemplo confirma a nossa hipótese de que é possível reduzir significativamente o consumo de energia em uma grade computacional sem comprometer de forma proporcional o desempenho.Recent advances in High Performance Computing have opened a wide range of new research opportunities. Modern parallel and distributed architectures present each time more and more processing units seeking for a higher computational power. At the same time, the gain of performance obtained with those platforms is followed by an increase in energy consumption. In this scenario, researches in energy efficient high performance environments have emerged as a way to find the causes of excessive energy consumption and propose alternative solutions. Nowadays, one of the most representative high performance platforms is the computational grid which is used in many scientific and academic projects all over the world. In this work, we propose the use of energy-aware scheduling algorithms to efficiently manage the energy consumption in computational grids trying to avoid excessive performance losses.Our solution is based on: (i) an efficient management of idle resources; (ii) a clever use of active resources; (iii) the development of a procedure to accurately estimate the energy consumed in a given platform; (iv) the proposal of several new energy-aware scheduling algorithms for computational grids. We evaluate our approach using the SimGrid simulation environment and we compared our algorithms against five traditional scheduling algorithms for computational grids that are not energy-aware and one new algorithm recently proposed in the literature that deals with energy consumption issues. Our results show that in some experimental scenarios using our algorithms it is possible to achieve up to 221,03% of reduction in the energy consumption combined with 34,60% of performance loss. This example confirms our assumption that it is possible to significantly decrease the energy consumption on a grid platform without compromising proportionally the performance