【摘 要】
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GPU集群已经成为高性能计算的重要方式，特别对于计算密集型应用，具有成本低、性能高、功耗小的优势。为了解决GPU集群系统运行中的任务负载均衡问题，文中提出了一种面向计算密集
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GPU集群已经成为高性能计算的重要方式，特别对于计算密集型应用，具有成本低、性能高、功耗小的优势。为了解决GPU集群系统运行中的任务负载均衡问题，文中提出了一种面向计算密集型应用的异构GPU集群调度方法，该方法可以自动发现计算节点，并动态估计计算节点的计算能力，并根据计算能力、任务的计算强度和优先级在异构GPU集群上合理分配计算资源。同时，该系统还具有容错能力，能够处理计算节点的意外退出，可恢复意外退出计算节点的计算任务，并动态适应系统的计算规模。通过实验表明，文中采用的策略达到了预期目的。
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