Using Power Demand and Residual Load Imbalance in the Load Balancing to Save Energy of Parallel Systems

International audienceThe power consumption of the High Performance Computing (HPC) systems is an increasing concern as large-scale systems grow in size and, consequently, consume more energy. In response to this challenge, we have develop and evaluate new energy-aware load balancers to reduce the average power demand and save energy of parallel systems when scientific applications with imbalanced load are executed. Our load balancers combine dynamic load balancing with DVFS techniques in order to reduce the clock frequency of underloaded computing cores which experience some residual imbalance even after tasks are remapped. The results show that our load balancers present power reductions of 7.5% in average with the fine-grained variant that performs per-core DVFS, and of 18.75% with the coarse-grained variant that performs per-chip DVFS over real applications

Implementasi Skala Tegangan dan Frekuensi Dinamis pada Klaster Paralel Orange Pi

Dalam kajian topik Big Data, terdapat banyak permasalahan yang masih membutuhkan berbagai macam solusi penyelesaiannya. Salah satunya adalah permasalahan untuk pengolahan data yang berukuran sangat besar. Dibutuhkan cara untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi dalam pengolahan data. Komputasi paralel mampu meningkatkan performa komputasi dalam pengolaha data baik data yang kompleks maupun data yang berskala besar. Akan tetapi untuk memperoleh performa yang terbaik, tentu akan ada yang harus dikorbankan untuk mewujudkan hasil peningkatan performa tersebut, dalam hal ini adalah penggunaan energi. Single-board computer Orange Pi dihadirkan sebagai perangkat komputer berdimensi praktis dengan konsumsi daya yang lebih hemat dari komputer komoditas. Orange Pi mendukung implementasi Teknik Skala Tegangan dan Frekuensi Dinamis (Dynamic Voltage and Frequency Scaling). Dengan menggunakan Teknik DVFS, diharapkan dapat menghasilkan baik peningkatan performa maupun penghematan energi komputasi paralel sebagai solusi pengolahan Big Data. Dalam penelitian, hasil penelilitan akan menunjukkan peningkatan kinerja serta penghematan yang diperoleh dari sistem. Pengujian dilakukan menggunakan program penghitung cacah kata bebasis pemrogramam Java pada lingkup pengembangan Hadoop framework, mendukung sistem berkas terdistribusi, dengan memanfaatkan algoritma mapreduce