GPU任务调度策略是针对在GPU上执行任务时如何高效分配和管理资源的一系列方法和技术。这些策略旨在提高GPU的利用率、性能和资源管理效率，同时满足不同任务的需求。以下是一些常见的GPU任务调度策略：
1. 时间复用（Temporal Multiplexing） ：这种策略通过在不同的时间段内分配GPU资源给不同的任务，以实现多任务并行执行。这种方法可以减少任务间的等待时间，但需要确保任务之间不会相互干扰。
2. 空间复用（Spatial Multiplexing） ：该策略通过物理上分离任务来减少它们之间的干扰。例如，将不同的任务分配到GPU的不同区域，从而避免资源竞争和性能下降。
3. 干扰感知（Interference-Aware） ：这种策略考虑任务之间的潜在干扰，并尽量避免将计算密集型任务与内存密集型任务同时运行，以防止性能下降。
4. 硬件分区（Hardware Partitioning） ：通过创建独立的GPU分区来隔离不同的任务，从而避免任务间的冲突和资源争用。
5. MISSILE方法：这是一种结合了上述策略优点的新方法，旨在最大化GPU资源利用率的减少任务间的干扰。
6. 基于优先级的调度：例如，CPMQ（分类和多优先级队列）方案，将任务按优先级排队，并优先处理高优先级任务，以确保关键任务的响应时间。
7. 基于负载均衡的调度：例如，在异构计算系统中，通过探测CPU和GPU的计算能力，将任务按比例分配给CPU和GPU，以平衡系统负载。
8. 动态调度策略：利用机器学习预测任务的执行时间和资源需求，动态调整资源分配，以适应任务需求的变化。
9. 基于显存管理的调度：例如，GNNSched框架通过显存管理器和PMC分析器来优化显存使用，确保并发任务的显存占用不超过GPU容量。
10. 基于任务特征和依赖关系的优化调度：研究者提出了一些基于任务特征和依赖关系的调度策略，以最大化系统的整体性能。
11. 共享与独占调度模式：在多任务环境中，共享GPU调度允许多个进程同时访问GPU资源，而独占模式则限制单一进程独占GPU资源。
12. 实时调度策略：例如，基于截止时间的任务调度，适用于需要严格时间约束的应用场景。
这些策略各有优缺点，选择合适的调度策略需要根据具体的应用场景、任务特性以及硬件环境进行综合考虑。通过合理的调度策略，可以显著提高GPU的利用率和整体系统的性能。
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