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Die Planung von Berechnung Aufgaben auf Prozessoren ist das zentrale Thema für Hochleistungsrechnen. Obwohl eine große Anzahl von Planungsheuristiken in der Literatur vorgestellt wurde, zielen die meisten von ihnen nur auf homogene Ressourcen ab. Die bestehenden Algorithmen für heterogene Bereiche sind aufgrund ihrer hohen Komplexität und/oder der Qualität der Ergebnisse im Allgemeinen nicht effizient. Wir präsentieren zwei effiziente Heuristiken mit geringer Komplexität, den Heterogeneous Earliest-Finish-Time (HEFT) Algorithmus und den Critical-Path-on-a-Processor (CPOP) Algorithmus zur Planung von gerichteten azyklischen gewichteten Aufgaben grafiken (DAGs) auf einer begrenzten Anzahl heterogener Prozessoren. Wir haben die Leistungen dieser Algorithmen mit drei zuvor vorgeschlagenen Heuristiken verglichen. Die Vergleichsstudie zeigte, dass unsere Algorithmen vorherige Ansätze in Bezug auf Leistung (Planlängenverhältnis und Geschwindigkeitssteigerung) und Kosten (Zeitkomplexität) übertreffen.
Topcuoglu et al. (Mon,) untersuchten diese Frage.