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dc.contributor.authorHALITIM, Kouds-
dc.contributor.otherStihi,Omar, Directeur de thèse-
dc.contributor.otherCerf Sophie, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2023-10-30T08:45:47Z-
dc.date.available2023-10-30T08:45:47Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.otherEP00698-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/10944-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Automatique: Alger, École Nationale Polytechnique : 2023fr_FR
dc.description.abstractThis study employs control theory to optimize power regulation in large HPC systems. It dynamically adjusts processor power caps based on real-time application progress to enhance energy efficiency while maintaining computational performance. The approach incorporates cascaded control strategies, such as PI control and MPC, integrated into the Argo Node Resource Manager framework. Effectiveness is assessed across Grid’5000 clusters using standard HPC benchmark and Intel’s RAPL mechanism. The research aims to enhance energy efficiency in high-performance computing while meeting computational demands.fr_FR
dc.language.isoenfr_FR
dc.subjectHPCfr_FR
dc.subjectEnergy consumptionfr_FR
dc.subjectRAPLfr_FR
dc.subjectSystem Identificationfr_FR
dc.subjectPIfr_FR
dc.subjectMPCfr_FR
dc.titleEnhancing efficiency through control theoryfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Automatique

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