Minimisation de la Consommation Énergétique dans le Cloud par Deep Reinforcement Learning H/F

Saclay

Internship Entry-level / Junior

CEA

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service de l'État, de l'économie et des citoyens. Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies...

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Posted 6 hours ago

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité

Référence

2024-34155

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Minimisation de la Consommation Énergétique dans le Cloud par Deep Reinforcement Learning H/F

Sujet de stage

Les centres de données consomment une part croissante d'énergie, et d'ici 2030, ils pourraient atteindre 18 % de la consommation électrique mondiale, posant des défis environnementaux. Le Cloud offre des solutions pour optimiser cette consommation, notamment grâce au placement et à la migration dynamiques des machines virtuelles (VM).

Ces techniques adaptent en temps réel la répartition des VM sur les serveurs, permettant de regrouper les VM sur un minimum de serveurs actifs pour économiser l'énergie. Le stage vise à développer une stratégie dynamique de placement et de migration des VM pour réduire la consommation énergétique des centres de données.

Durée du contrat (en mois)

Description de l'offre

Objectifs du stage
Le but de ce stage est de concevoir et de développer une stratégie dynamique de placement et de migration de machines virtuelles pour optimiser la consommation d'Energie dans les centres de données. Pour atteindre ce but, le stage sera structure en plusieurs objectifs complémentaires :
• Etude de l’état de l’art ´
• Modélisation des infrastructures (machines physiques et virtuelles) dans un environnement de simulation avec CloudSimPy.
• Développement d’un modele de placement dynamique
• Intégration d’une technique de migration dynamique
• Evaluation des performances

Profil du candidat

• Bonnes connaissances en Algorithmes d’optimisation, Deep Learning et Reinforcement Learning.
• Maıtrise de Python et d’un framework de Deep Learning.
• Fort intérêt pour le GreenAI et la réduction de l’empreinte environnementale du numérique
• Autonomie, rigueur scientifique et capacité a travailler en équipe

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.