宿州到固镇在哪坐汽车:根据延时执行时间来决定次序的调度称为什么调度

为了进一步减小并发程序的执行时间，在使用高性能计算机时往往要对所执行的任务做一定的调度。调度主要分为静态调度和动态负载平衡两种。静态调度主要是通过预先划分任务，减小节点间的通信开销，以达到提升系统性能的作用；而动态的负载平衡则是充分利用运行时节点与节点的通信，交互必要的系统信息，以提高整个系统的吞吐量。

对于静态调度，通常在程序编译阶段预测程序的执行时间与通信延时，并将小的任务汇集为较粗粒度（coarser-grain）的任务。这种调度主要分为完全优化（optimal）和部分优化（suboptimal）两大类。其中完全优化方案一般属于NP问题，只有当给定某些限制时才能进行完全优化的求解。由于完全优化方案的复杂性问题，大部分研究工作都是集中在部分优化方案上，即求得一个"较优"解（或可以接受的解）。部分优化方案的求解主要由近似式（approximate）和启发式（Heuristic）两种方法构成，其中包括模拟退火、线性或非线性规划、状态空间搜索等技术。不过它也存在很多缺点，如缺乏对任务执行和通信延时的有效预测，忽略对异地数据存取时带来的通信延时。

为了弥补这些缺点，目前对高性能计算机的执行时间预测器（execution time estimation）的研究广泛开展，如对用户预测、模拟预测和基于Profile预测的研究。

负载平衡技术在编译阶段不需要知道程序在运行时的任何信息，相反，它主要依靠系统运行时各处理节点的信息做出相应的决策。负载平衡将任务以动态启发式的方式在处理节点间分布，以达到减小总的执行时间、最大化系统吞吐量或最大化系统利用率等为目标。负载平衡强调适量的信息在节点间的有效通信，主要分为静态(static)和自适应(adaptive)两大类。通常认为随机放置（Random）和节点轮询（Round Robin）策略属于典型的静态负载平衡。而自适应性负载平衡通过集中的或分布式的通信，使用一个或多个阈值（threshold），即在系统参数到达阈值前后使用不同的策略。

目前动态的负载平衡算法的主要缺点是运行时的通信开销较大，未来还将向着简单有效的方向发展，并通过层次化的信息交换方式与适量的人为控制进一步提高通信的效率。