【摘 要】
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伴随着集成电路的复杂度不断增大,电子设计自动化（EDA）技术进入了快速发展的阶段,如何熟练高效地运用EDA技术来设计超大规模集成电路已经成为了众多研究者关注的焦点。EDA科学工作流是指使用EDA技术设计集成电路过程中的计算任务流,包括EDA设计中各个阶段任务的组合。因为设计集成电路过程中的计算量在不断地增加,为了保证设计效率,所以需要超级计算机来提供大量的计算资源。但是,多用户提交的多EDA科学工
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伴随着集成电路的复杂度不断增大,电子设计自动化（EDA）技术进入了快速发展的阶段,如何熟练高效地运用EDA技术来设计超大规模集成电路已经成为了众多研究者关注的焦点。EDA科学工作流是指使用EDA技术设计集成电路过程中的计算任务流,包括EDA设计中各个阶段任务的组合。因为设计集成电路过程中的计算量在不断地增加,为了保证设计效率,所以需要超级计算机来提供大量的计算资源。但是,多用户提交的多EDA科学工作流中的EDA任务需要不同的运行环境,单一的计算资源不能高效地支持EDA任务的运行,采用云和高性能集群的混合计算环境来合理地分配资源极其重要。同时EDA工具的商业许可证不仅价格昂贵,而且有着不同的类型和数量,这使得任务和资源需要最优匹配。针对这些特点和约束,目前已经存在的多工作流的调度算法不适用于EDA科学工作流,在混合计算环境中,高效动态地调度EDA科学工作流对EDA行业的发展有着很大的帮助,是亟待解决的科学问题。本文提出了一种基于混合计算环境下面向多用户的EDA科学工作流动态高效的调度方法（Dynamic EDA Scientific Workflows Scheduling,DESWS）。DESWS方法根据EDA科学工作流中的EDA任务的预估执行时间、所需的资源和整体资源定义了动态最大等待时间,并使用双层优先级机制来确定任务调度的优先级,通过这种手段来获得了用户公平性,提高了服务质量。另外,为了保障每一个EDA任务分配到最合理的资源,使其高效地运行在混合计算环境中,基于任务队列和最大化资源利用率,本文提出了一种高效的混合资源分配策略,通过综合考虑EDA任务所需的资源类型、大小以及许可证情况,根据任务的优先级顺序为任务分配可用的资源,实现任务与资源的合理匹配来优化全局完成时间。在混合计算环境中,针对EDA科学工作流,DESWS方法相对于传统的调度方法更加高效合理,获得了用户公平性和全局完成时间之间的均衡,使得全局完成时间最大减少26.9%,用户公平性提高23.04%以上。
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