Approximation algorithms for energy, reliability and makespan optimization problems

In this paper, we consider the problem of scheduling an application on a parallel computational platform. The application is a particular task graph, either a linear chain of tasks, or a set of independent tasks. The platform is made of identical processors, whose speed can be dynamically modified. It is also subject to failures: if a processor is slowed down to decrease the energy consumption, it has a higher chance to fail. Therefore, the scheduling problem requires to re-execute or replicate tasks (i.e., execute twice a same task, either on the same processor, or on two distinct processors), in order to increase the reliability. It is a tri-criteria problem: the goal is to minimize the energy consumption, while enforcing a bound on the total execution time (the makespan), and a constraint on the reliability of each task. Our main contribution is to propose approximation algorithms for these particular classes of task graphs. For linear chains, we design a fully polynomial time approximation scheme. However, we show that there exists no constant factor approximation algorithm for independent tasks, unless P=NP, and we are able in this case to propose an approximation algorithm with a relaxation on the makespan constraint.Dans ce papier, nous considérons le problème d'ordonnancement d'une application sur une plateforme parallèle de calcul. L'application est un graphe de tâches particulier: soit une chaîne de tâche, soit un ensemble de tâches indépendantes. La plateforme est constituée de processeurs identiques, dont la vitesse peut être modifiée dynamiquement. Cette plateforme est aussi sujette à des fautes: lorsque l'on réduit la vitesse d'exécution d'un processeur pour diminuer la consommation d'énergie, ce processeur a une plus grande chance de faillir. C'est pourquoi, pour augmenter la fiabilité du processus, l'ordonnanceur va devoir choisir de re-exécuter ou répliquer certaines tâches (les exécuter deux fois, soit sur le même processeur, soit sur deux processeurs distincts). Le problème est donc tri-critère: nous cherchons à minimiser la consommation d'énergie, tout en préservant une limite sur le temps d'exécution, ainsi qu'une borne sur la fiabilité de chaque tâche. Nos contributions résident en l'écriture d'algorithmes d'approximation efficaces pour les deux classes de graphes étudiées. Dans le cas des chaînes linéaires, nous proposons un schéma d'approximation entièrement polynomial (FPTAS). Puis nous prouvons qu'il n'existe pas d'algorithmes d'approximation à facteur constant dans le cas des tâches indépendantes, sauf si P=NP, mais nous sommes cependant capable d'exhiber un algorithme d'approximation lorsque l'on autorise une relaxation de la contrainte sur le temps d'exécution