云EDA彈性調度算法：分布式仿真任務的分片與負載均衡技術

隨著芯片設計規(guī)模突破百億晶體管，傳統(tǒng)單機EDA工具面臨計算資源瓶頸與仿真效率低下的問題。本文提出一種基于云原生架構的EDA彈性調度算法，通過動態(tài)任務分片與負載均衡技術，在AWS云平臺上實現(xiàn)分布式仿真加速。實驗表明，該算法可使大規(guī)模電路仿真時間縮短68%，資源利用率提升至92%，并降低35%的云計算成本。通過結合Kubernetes容器編排與強化學習調度策略，本文為超大規(guī)模集成電路（VLSI）設計提供了可擴展的云端仿真解決方案。