基于高性能计算环境的电子设计自动化工具调度算法研究的开题报告.docx

基于高性能计算环境的电子设计自动化工具调度算法研究的开题报告
【摘要】本文主要研究基于高性能计算环境的电子设计自动化工具调度算法，旨在提高电子设计自动化工具的并行计算效率和调度算法的准确性。首先介绍了电子设计自动化领域的发展现状和存在的问题，然后详细讨论了高性能计算环境下的并行计算模式及其对于调度算法的影响，最终提出了一种基于任务二级调度和目标函数优化的调度算法，旨在提高工具的计算效率和资源利用率。
【关键词】高性能计算，电子设计自动化，调度算法，并行计算，资源利用率
一、研究背景和意义
随着信息技术的迅猛发展，电子设计自动化（EDA）已成为电子行业的重要组成部分，其应用广泛，覆盖电子产品的各个方面。EDA包括虚拟样机、芯片设计语言、集成电路设计、算法设计、验证及前后端流程等环节。其中，基于高性能计算环境的EDA工具较为常见，通过充分利用计算资源提高算法规模、计算复杂度等等。
然而，目前EDA工具的计算效率不够高，主要原因在于任务的调度算法没有得到有效优化。在高性能计算环境下，如何合理地分配资源、降低计算时间，优化调度策略成为依然需要研究和解决的问题。
因此，本文将研究基于高性能计算环境的EDA工具调度算法，并提出一种基于任务二级调度和目标函数优化的调度算法。
二、研究现状和问题
目前，EDA工具的调度算法主要分为两类：串行和并行。串行调度算法的优点是简单易懂，易于实现，但是执行效率较低，不能充分利用高性能计算环境的优势。而并行调度算法能够充分利用计算机集群的并行计算能力，通过分解任务，将它们分配成多个子任务并行执行，从而提高计算效率。
然而，目前流行的EDA工具调度算法主要是最小完成时间（MinCT）和最小平均完成时间（MinAvgCT）算法。这两种算法虽然具有可行性，但是在高性能计算环境下的并行计算效率不够高，而当任务调度产生冲突时，它们很难保证调度的准确性。
因此，本文需要对目前的工具调度算法进行优化，以提高系统的性能指标。
三、研究内容和方法
本文将主要研究基于高性能计算环境的EDA工具调度算法，提出一种基于任务二级调度和目标函数优化的调度算法，进行资源的分配和任务的评价，以减少任务调度冲突、提高运行效率并保证调度准确性。
具体来说，本文的研究内容如下：
1.分析EDA工具在高性能计算环境下的并行计算模式和限制因素，分析调度算法存在的问题和不足之处；
2.提出一种基于任务二级调度的资源分配算法，通过任务的划分，将它们分配到多个处理器上进行计算，并且能够准确判断任务间的依赖关系和资源使用情况；
3.提出一种目标函数优化的调度算法，对获取的任务进行评价和排序，使对任务进行调度时各任务的执行时间、计算开销和通信开销得到在优化目标函数下的最小化权衡，能够保证调度算法的准确性。
四、论文结构与进度安排
本文的框架主要分为六个部分：
第一部分，绪论。介绍研究背景、意义以及研究现状，提出本文研究的问题和内容。
第二部分，调度算法基础。介绍任务调度的基本概念，介绍相关的数学理论和基础知识。
第三部分，高性能计算环境下的EDA工具调度问题及存在问题。分析和总结高性能计算环境下的EDA工具调度问题及存在问题。
第四部分，基于任务二级调度的资源分配算法。详细介绍基于任务二级调度的资源分配算法和任务调度机制。
第五部分，目标函数优化的调度算法。提出一种目标函数优化的调度算法，通过评价函数来对任务进行排序，使各参数在目标函数下得以最小化权衡。
第六部分，总结与展望。总结研究的成果和不足，提出未来研究的方向和展望。
目前，本文的研究进度已经完成了研究背景的收集、整理和分析，下一步将进入高性能计算环境下EDA工具调度问题和存在问题的研究阶段。
五、参考文献
[1]焦剑晖.面向数据中心的能效优化方法.计算机工程与设计[M].2012,33(7):2436-2460.
[2]EChong.PotentialbenefitsandemergingchallengesforcloudcomputinginATE[J].IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)Systems.2009,17(8):1100-1108.
[3]NSriraman,YZhang,andSMukhopadhyay.Multi-coreprocessorandmemorytechnologies:Designchallengesandopportunities[C].Proceedingsofthe9thIEEEComputerSocietyInternationalConferenceonComputerandInformationTechnology(CIT’09).2009:362-367.