面向 SEAGrid 科学网关的 Gaussian 化学代码运行时间估计探索

准确估计计算代码的运行时间对科学计算具有诸多显著优势。它是优化资源分配、缩短周转时间以及提高科学网关利用率所需的关键信息。此外，它还能让用户更好地规划和安排其研究，简化工作流程，并提升网络基础设施的整体生产力。然而，预测运行时间颇具挑战性。科学代码的输入可能复杂且高维。它们与运行时间的关系可能高度非线性，并且在最一般的情况下是完全任意的，因此不可预测（即，仅仅是从输入到运行时间的随机映射）。不过，大多数代码并非如此任意，并且先前已有大量关于预测应用程序和工作负载运行时间的研究。然而，此类预测通常针对特定应用程序。在本文中，我们聚焦于 Gaussian 计算化学代码。我们通过多项不同研究，刻画了来自 SEAGrid 科学网关的一个运行数据集。我们还探索了多种不同的潜在回归方法，并提出了有前景的未来方向。