节能并行任务调度：面向同构集群的处理器合并优化

本文档探讨的是高性能计算领域中的一个重要课题——面向同构集群系统的并行任务节能调度优化。随着信息技术的发展，节能和效率成为了计算系统设计的重要考量，尤其是在大规模并行处理环境中。传统的复制调度算法如TDS、EAD和PEBD虽然能够有效地减少后继任务的等待时间，从而缩短任务的整体调度周期，但这种优化方式往往伴随着能源消耗的增加。 针对这一问题，作者提出了一种名为PRO（Processor Reconfiguration Optimization）的启发式处理器合并策略。该方法的核心思想是通过分析每个任务的最早开始时间和最早结束时间，找出处理器之间的空闲时段，将那些在轻负载处理器上执行的任务重新分配到其他更为空闲的处理器，以此减少整体所需的处理器数量。这样做的目的是显著降低系统能耗，实现性能和能源的有效平衡。 PRO算法的优势在于它能够在保持任务调度效率的同时，避免过度使用资源，从而实现绿色计算的目标。相比于传统方法，PRO在不增加调度时间的前提下，可以明显地减少处理器使用量和整个系统的能耗。这对于在大规模集群系统中，特别是在追求节能减排的绿色计算趋势下，具有重要的实际意义。 研究者李新、贾智平、鞠雷、赵衍恒和宗子良分别来自山东大学计算机科学与技术学院和德克萨斯州立大学计算机科学系，他们的工作得到了国家自然科学基金、美国国家科学基金会、山东省自然科学基金等多个机构的支持。他们的合作展现了跨学科研究的力量，将理论与实践相结合，为高性能计算领域的节能调度优化提供了新的思路和方法。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种创新的节能调度策略，旨在提高同构集群系统的能效比，对于推动绿色计算的发展具有积极的影响。