异构集群的多轮可分负载调度算法优化

本文研究的焦点是异构集群系统中的任务调度算法，特别是在处理机性能差异性显著的环境中。异构集群系统的特点在于处理器之间的计算速度、通信能力和存储容量各不相同，这使得传统的任务调度策略可能无法充分利用所有资源的潜力。作者提出了一种可分负载多轮调度（Multi-round Algorithm for Scheduling Divisible Workloads on Heterogeneous Cluster Computing Systems）算法，旨在解决这个问题。 该算法的核心思想是通过允许计算和通信操作在执行过程中相互重叠，从而实现任务的并行分配。这种策略可以有效利用处理器间的空闲时间，提高整体系统效率。通过多次并行调度，算法能够在保证渐近最优调度时间长度的同时，适应更大的应用负载，显示出更高的灵活性和实用性。 在设计上，算法充分考虑了异构系统中处理器特性的差异，确保任务的划分和调度既能平衡各个处理单元的工作负载，又能最大化资源利用率。这包括对计算速度较快的处理器分配更多计算密集型任务，而对通信能力强的处理器负责数据交换，同时确保存储容量适配的合理存储分配。 作者们还强调了实验验证的重要性，结果显示，他们的算法在处理效率上达到了与均匀多轮调度（Uniform Multi-round Scheduling，即UMR）算法相当的水平，但在实际应用中表现出更强的适应性和处理大规模负载的能力。此外，该研究还得到了国家自然科学基金项目的资助（项目编号：60563003），显示了其在学术领域的价值和认可。 论文的作者团队包括李显宁、钟诚和杨锋，他们分别在计算机网络与并行计算领域有着不同的研究方向和职位，为本文的研究提供了扎实的理论基础和技术支持。 这篇论文对于理解异构集群系统中的任务调度优化方法具有重要意义，特别是对于处理性能各异的分布式计算环境，其提出的多轮调度算法提供了一个实用且高效的任务分配策略。