【摘 要】
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针对高性能计算环境下的多个电子设计自动化(EDA)任务流调度问题,提出一种启发式公平调度算法L-Fairness。在准备队列选择待调度任务时,L-Fairness算法结合任务滞后度、完成
【机 构】
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中国科学院微电子研究所,中国科学院大学,三维及纳米集成电路设计自动化技术北京市重点实验室
【基金项目】
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2017年国家重点研发计划高性能计算专项“支持高性能计算环境的EDA集成技术与业务流设计开发”(2017YFB0203501）;北京市科技专项“科技新星与领军人才”（Z171100001117147）
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针对高性能计算环境下的多个电子设计自动化(EDA)任务流调度问题,提出一种启发式公平调度算法L-Fairness。在准备队列选择待调度任务时,L-Fairness算法结合任务滞后度、完成度和剩余完成时间确定任务优先级,保证多个任务流中任务的公平调度,同时将license数量及其类型作为处理器选择的依据,满足EDA多任务流的调度需求。仿真结果表明,与经典Fairness算法相比,L-Fairness算法的平均资源利用率提高6.7%,不公平度和平均完成时间分别降低46.2%和14.9%,保证了用户服务质量及调
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