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大规模异构计算集群的双层作业调度系统研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着人类社会的不断进步和科技的不断发展，计算机技术在各个领域都有着广泛的应用。尤其是在科学研究、工程计算和商业模型分析等领域，大规模异构计算集群已成为不可或缺的重要工具。为了更好地利用计算资源，提高计算效率，保证计算安全性和稳定性，对于大规模异构计算集群的作业调度系统，本课题进行了深入研究。
二、研究内容
1.研究异构计算集群的状态监测和负载均衡算法，利用智能算法对异构计算资源进行自适应调度，保证计算效率和资源利用率。
2.研究双层作业调度系统的设计和实现方法，包括任务分配、调度、提交和监控等方面。在此基础上，研究异构计算集群的作业调度算法，实现高效、稳定、安全的作业调度。
3.通过实验分析，对所提出的作业调度系统进行测试和评估，比较不同算法的优缺点，探究异构计算集群的调度效率和性能指标。
三、预期成果
1.实现一种基于异构计算集群的双层作业调度系统，并研究可行的调度算法；
2.实现异构计算集群状态监测和负载均衡算法并进行性能测试；
3.通过实验验证，提出高效、稳定、安全的大规模异构计算集群作业调度系统。
四、研究方法及进度规划
1.综合研究国内外相关文献和技术资料，了解异构计算集群的最新技术及发展趋势；
2.分析大规模异构计算集群作业调度的需求和难点，确定研究方向和内容；
3.设计和实现双层作业调度系统，包括任务分配、调度、提交和监控等方面；
4.研究异构计算集群的状态监测和负载均衡算法，利用智能算法对异构计算资源进行自适应调度；
5.通过实验验证，提出高效、稳定、安全的大规模异构计算集群作业调度系统。
五、参考文献
1.李清海.异构计算研究综述[J].计算机科学,2018(5):221-227.
2.王志晖,王惠芬.异构计算的任务调度算法研究[J].计算机工程与科学,2019,41(6):1174-1179.
3.彭贤佳,赵力.基于双层架构思想的作业调度系统研究[J].计算机技术与发展,2019(5):80-83.
4.刘涛,张如坤.异构集群作业调度算法研究[J].计算机科学与探索,2018,12(7):1308-1315.
6.李彩虹,王岳雄.基于负载均衡的异构计算系统[J].计算机应用,2019,39(S2):169-173.
六、人员分工
本研究团队共有5人，分为以下几个部分：
1.项目负责人：负责项目整体的设计规划和进度把控，与其他团队成员协调配合，报告项目进展情况，保障项目顺利进行；
2.系统设计：根据项目需求，负责双层作业调度系统的设计和实现；
3.算法实现：负责异构计算集群的状态监测和负载均衡算法的实现和测试；
4.实验测试：负责对系统进行实验测试，比较不同算法的优缺点，探究异构计算集群的调度效率和性能指标；
5.文献整理：负责收集整理相关文献和技术资料，为研究提供支撑。
七、时间安排
本研究计划在一年内完成，具体时间安排如下：
1.前期准备阶段（一个月）：确定研究方向和内容，收集相关文献和技术资料，制定研究计划；
2.系统设计阶段（三个月）：设计双层作业调度系统，实现任务分配、调度、提交和监控等功能模块；
3.算法实现阶段（三个月）：研究异构计算集群的状态监测和负载均衡算法，利用智能算法对异构计算资源进行自适应调度；
4.实验测试阶段（三个月）：对系统进行实验测试，比较不同算法的优缺点，探究异构计算集群的调度效率和性能指标，并撰写论文；
5.总结和撰写论文阶段（一个月）：总结研究成果，撰写学术论文，准备学术报告。