Modelagem Preditiva de Energy-Delay Product para Otimização de Submissões em Supercomputadores - Coelho, Micaella; Porto, Alexandre; Rocha, Hiago Mayk G. de A.; Muniz, Isabella; Cardoso, Douglas O.; Ocaña, Kary; Lorenzon, Arthur; Navaux, Philippe O. A.; Osthoff, Carla (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2025: Anais do XXVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto DesempenhoDO - 10.5753/sscad.2025.16760, 2025)
O consumo de energia em sistemas de Processamento de Alto Desempenho (PAD) tem se tornado um desafio cada vez mais relevante diante do aumento da demanda computacional e da execução de aplicações científicas em larga escala. Fatores relacionados à alocação de recursos, como a quantidade de nós (#N) e o número de threads por nó (#T), impactam diretamente tanto o tempo de execução quanto a eficiência energética, frequentemente avaliada por meio do Energy-Delay Product (EDP). Neste trabalho, propomos uma metodologia baseada no Extra Trees Regressor para recomendar configurações de #N e #T que minimizem o EDP em aplicações paralelas, sem a necessidade de executar a aplicação ou instrumentar seu código. Como estudo de caso, utilizamos a aplicação RAxML e comparamos nossa abordagem com outras quatro estratégias de alocação de recursos em um sistema PAD. Os resultados mostram que a metodologia alcança 81,25% de precisão em relação a melhor estratégia comparada (nosso Oráculo), gerando soluções que diferem, em média, apenas 6,02% do Oráculo e proporcionam uma melhoria de 33,35% no EDP em comparação com a segunda melhor estratégia.