Thèse Ordonnancement d'Applications Mixtes en Calcul Haute Performance H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Grenoble Alpes École doctorale : MSTII - Mathématiques, Sciences et technologies de l'information, Informatique Laboratoire de recherche : Laboratoire d'Informatique de Grenoble Direction de la thèse : Pierre-François DUTOT ORCID 0000000219923388 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-10-01T23:59:59 Les systèmes de calcul haute performance (HPC) reposent traditionnellement sur des politiques d'ordonnancement qui considèrent les tâches comme rigides : les ressources nécessaires sont fixées au moment de la soumission et restent inchangées pendant l'exécution. Cette hypothèse est de moins en moins adaptée aux charges de travail modernes, qui peuvent inclure des applications capables de réduire ou d'augmenter dynamiquement leur allocation de ressources. L'exploitation de cette flexibilité ouvre de nouvelles possibilités pour améliorer l'utilisation des plateformes, mais introduit également des coûts, des contraintes et une complexité supplémentaire pour l'ordonnanceur.

Cette thèse vise à concevoir, évaluer et optimiser des politiques d'ordonnancement adaptées à ces charges de travail mixtes. Une première étape consistera à caractériser les applications, notamment selon leurs principaux besoins en ressources (CPU, mémoire, entrées/sorties), et à construire des charges de travail représentatives à partir d'applications et de traces issues de plateformes HPC réelles.

Les travaux exploreront ensuite plusieurs mécanismes d'ordonnancement, notamment la prise en compte de l'élasticité des applications dans les fonctions de priorité, l'optimisation multi-objectif et le co-ordonnancement d'applications ayant des profils de ressources complémentaires. Les objectifs considérés pourront inclure l'utilisation des ressources, les temps d'attente et d'exécution, la consommation énergétique ou encore l'équité entre utilisateurs.

L'évaluation reposera principalement sur la simulation afin d'explorer un grand nombre de scénarios à un coût raisonnable tout en conservant un niveau de réalisme élevé. Les modèles intégreront notamment la consommation énergétique et les entrées/sorties afin de représenter les phénomènes de contention entre applications. L'objectif final est de proposer des politiques d'ordonnancement flexibles, efficaces et suffisamment réalistes pour pouvoir être intégrées à terme dans des systèmes de gestion de ressources utilisés sur des plateformes HPC. Les ordonnanceurs HPC actuels doivent évoluer pour exploiter des applications aux besoins en ressources dynamiques, tout en conciliant performance, utilisation des ressources et efficacité énergétique. Cette thèse étudiera de nouvelles politiques d'ordonnancement pour ces charges mixtes, notamment par simulation. Ces travaux s'inscrivent dans notre participation au projet européen **SEANERGYS**, consacré à l'efficacité énergétique et à la gestion dynamique des ressources des supercalculateurs, ainsi qu'au collectif **Kairns** sur l'ordonnancement HPC.

Le candidat devra être titulaire d'un Master 2 ou diplôme équivalent en informatique, avec de bonnes bases en systèmes, calcul haute performance ou informatique distribuée. De bonnes compétences en programmation (Python, C/C++ ou langages similaires) et une maîtrise de l'environnement Linux sont attendues. Une expérience en simulation, ordonnancement, gestion de ressources ou analyse de performances serait appréciée. Le candidat devra également faire preuve d'autonomie, de curiosité scientifique, de rigueur et d'une bonne capacité à communiquer en anglais.

• Python
• C++
• Programmation
• Anglais
• Calcul haute performance
• Autonomie
• Analyse de la performance de la promotion
• Linux