高新成，刘德聚，王莉利，李 强 ，柯 璇

(1.东北石油大学 现代教育技术中心，黑龙江 大庆 163318;2.东北石油大学 计算机与信息技术学院，黑龙江 大庆 163318;3.东北石油大学 地球科学学院，黑龙江 大庆 163318)

0 引 言

任务调度优化是集群系统研究的基本问题，可分为独立任务调度和相关任务调度，是一种典型的NP(non-deterministic polynomial)难题[1]。任务调度直接影响集群系统的性能，经典的任务调度算法主要有Min-Min、Max-Min等；这些算法在处理简单任务时能够以较高的效率完成计算，但是在集群中处理大规模复杂任务时，会导致节点间负载严重失衡，大大降低系统的工作效率[2]。

逆时偏移成像过程中存在着数据计算量巨大的问题。集群计算是目前常被采用的高性能计算数据处理方式，由于受到资源的限制，通常采用异构集群系统完成计算任务。计算节点处理性能的各异性使得一个任务在不同节点上的计算时间各不相同[3]，导致完成时间差异很大。为了获得更优的解决方案，文中提出了一种异构集群计算任务均衡调度算法，引入CPU/GPU协同调度机制[4]，提高计算效率，减少任务完成时间。

1 相关研究工作

1.1 逆时偏移算法处理流程

叠前逆时深度偏移是全波场的双程波动方程偏移方法[5]，成像点位于接收点波场逆时延拓与震源波场延拓时间相一致之处。选用适当的成像条件进行成像，将单炮成像结果叠加，得到最终的偏移剖面[6]。图1为叠前逆时偏移算法处理流程。

图1 叠前逆时偏移算法处理流程

逆时偏移计算分为三部分：正演计算、逆时外推计算和应用成像。……