[发明专利]一种多线程管理的集成电路仿真粗颗粒并行方法及装置

说明书

本发明提供了一种多线程管理的集成电路电磁仿真粗颗粒并行方法及装置，包括：基于所有待仿真的集成电路模型，确定出计算粗颗粒；创建管理进程，管理进程创建互斥体和线程，线程依据互斥体的状态创建计算进程，对计算粗颗粒进行分发并管理；计算进程发送查询指令，管理进程创建线程对查询指令进行查询并应答，计算进程依据线程的应答进行响应，完成分发的计算粗颗粒。本发明基于互斥体实现多线程的管理进程对多个计算进程实现高效无冲突的管理，确保处理同一集成电路模型的不同进程使用相同的网格进行电磁仿真，解决了常规并行计算因为同一集成电路模型采用不同网格带来的随机误差导致响应曲线出现抖动的问题，提高集成电路仿真并行计算效率。

技术领域

本发明涉及集成电路仿真技术领域，特别涉及一种多线程管理的集成电路仿真粗颗粒并行方法及装置。

背景技术

基于云计算平台的超大规模并行计算是未来多用户、多任务、以及多模型大规模仿真模拟的趋势。在云计算平台下，需要不同用户在不同时段通过网络提交不同模型的多个计算任务，这些计算任务形成计算队列，最终按顺序分配在千核、以及万核以上的集群上运行，对于如何减少计算节点的等待时间、高效率的运行用户提交的计算任务，从而减少计算任务在队列中的等待时间不仅是提交计算任务的用户最为关心的问题，而且是建设云计算平台需要解决的最为核心的问题。针对多层超大规模集成电路的仿真，也可基于云计算平台来实现。不同用户通过云计算平台提交不同的集成电路模型，提出不同的仿真需求，如集成电路的直流压降分析、集成电路的电热耦合分析、集成电路的电磁干扰和电磁兼容分析、以及集成电路的等效电路参数提取等，这些计算模型和计算任务，也将形成计算队列被分配在集群上进行并行计算。而如何更快而不失精准的获得每个集成电路模型、每个计算任务的计算结果是集成电路设计和优化提出的最大需求，也是超大规模集成电路仿真所追求的最终目标。

在千核、万核以上的集群上对多模型、多计算任务的集成电路问题进行仿真时，最直接、最基本的提高仿真效率的方法是并行计算。其基本思路是将所有计算任务分割成小的、独立的计算任务，然后将这些计算任务分配到不同的CPU核上进行计算，最终，将不同CPU核的计算结果进行收集，形成不同计算模型、以及不同计算任务的计算结果。在并行计算中，将计算任务进行分割的分割方法、以及分割顺序等因素将直接影响并行计算的计算效率，理想的计算任务分割方法将使得所有模型、所有计算任务的计算速度提高N倍，这里的N为所用集群的CPU核数。然而，由于计算过程中有些计算的顺序性、非独立性、以及不可分割性等，将导致计算任务的实际分割和计算过程中不可避免的出现不同进程的等待和不同进程之间大量通信等现象，这些现象将导致最终的计算速度不能提高N倍，甚至远远低于N倍。

因此，本发明提供一种多线程管理的集成电路仿真粗颗粒并行方法及装置，为一种高效的并行计算方法，其计算效率逼近理想计算效率。

发明内容

（一）发明目的

为克服上述现有技术存在的至少一种缺陷，本发明提供了一种多线程管理的集成电路仿真粗颗粒并行方法及装置，为一种高效的并行计算方法，其计算效率逼近理想计算效率。

（二）技术方案

作为本发明的第一方面，本发明公开了一种多线程管理的集成电路仿真粗颗粒并行方法，包括：

基于所有待仿真的集成电路模型，确定出计算粗颗粒；

创建管理进程，通过管理进程读取所有需要仿真的集成电路模型，定义对象存储所述集成电路模型信息、所述集成电路模型的计算条件、所述集成电路模型的计算状态，以及管理进程与计算进程的消息内容存储；

管理进程创建互斥体和线程，线程依据互斥体的状态创建计算进程，对计算粗颗粒进行分发并管理；所述互斥体为防止多个线程同时对同一对象进行操作的机制，其状态包括：互斥体等待状态：此时处于堵塞状态，线程只能等待；互斥体空闲状态：此时线程可进入工作；