資源調度從來就不是個誘人的話題。它們是必須要做的事情，但是通常很復雜而且常常令用戶沮喪、讓系統(tǒng)管理員忙碌。最常見的抱怨是：“為什么我的作業(yè)沒有運行？”問題的答案通常依賴于對一些調度規(guī)則的解釋，或者干脆說已經滿負載，或者在極罕見的情況下稱一個用戶的程序導致了該問題。

如果你不知道什么是資源的時刻表，那么接下來的這幾段必須要看了。這個名詞是說，您有很多個資源、很多個作業(yè)在排隊，需要列出這些資源以最佳的狀態(tài)工作。一些常見的資源調度比如SunGird、Engine，Torque/Maui、Moab、PBS、Platform以及PlatformLava。集群是體現(xiàn)資源調度最好的例子。在一個128節(jié)點的集群里，每個計算節(jié)點有八個核。大部分的用戶的程序需要1-16個核來工作，但是有一些需要256個核。問題就是，給出一個工作的清單，什么才是這個集群被充分利用的最佳工作方式？

用戶在提交“作業(yè)”的時候經常通過一個腳本（類似于qsub，queuesummit）使得作業(yè)插入到隊列調度中去，如果被允許，用戶可以使用類似qstat（queuestatus，隊列狀態(tài)）的腳本來控制自己的程序，同時打印出一些讓人困擾的信息，沒有一個信息可以回答你“為什么我的作業(yè)沒有運行”（當然，這里也提供了這條消息，但是看起來最簡單的方式還是給系統(tǒng)管理員發(fā)個郵件）。

為了使調度問題更棘手一點，在某些情況下，我們不知道這些應用程序將會運行多長時間，而且也許有一些其它所需的資源（比如內存容量、存儲、處理器類型等）。因此，資源調度這個工作并不簡單，但是對于集群利用率來說非常重要。實際上，多核的出現(xiàn)使得內核級調度工作比以前更加重要（當然也更加困難）。在內核級，內核必須被安排，而且將任務在核心之間互相轉移必須基于緩存。有趣的是，高層次的資源調度能力已經延伸到CPU，控制核心的位置對獲得最好性能是非常必要的。

為什么資源調度將會成為高性能計算以后新的、很酷的工具？并不是因為一種新的額GUI或者一些其它的神秘的功能。真正的原因是云計算。但是這并不意味著云將會很快到處都是，實際上，資源調度將會把云放在合適的地方。

最近，我聽到一個新澤西技術研究所的DavidPerel使用SunGridEngine（SGE）所做的ApacheHadoop動態(tài)資源分配實驗。隨后有一個深入的研究，有關SunGridEngine更新的文章。在新的版本里有兩個誘人的更新，第一個是云計算，第二個則是Hadoop，類似于一種大眾云計算的東西。

最特別的是，SGE新的版本允許云中的互換，就好像亞馬遜的EC2。作業(yè)被允許，SGE可以控制之間的聯(lián)系。使用EC2的話，用戶需要為應用程序構建AMI圖像。除此之外，他們還需要提供EC2上的賬戶信息。一旦做到這一點，用戶可以講作業(yè)插入隊列，對于EC2來說，則有了一個“云爆發(fā)”。

另外一個新功能是與Hadoop的整合。如果你不知道什么是Hadoop的話，那就Google一下。只是架設好一個Hadopp集群并非易事。這是一種不依賴一個數(shù)據(jù)庫的強大的搜索模式。通常，地圖搜索減少啟動服務器的數(shù)量，給每個本地硬盤驅動器設置不同的數(shù)據(jù)。SGE已經得到增強，現(xiàn)在Hadoop作業(yè)可以直接提交。

在這一點上行，云中的高性能計算是一件喜憂參半的事情。除非你使用一個特別設計的HPC云計算，就好像Penguin的POD服務，對HPC性能至關重要的I/O資源可以多樣化。這可能會改變。作為單獨服務器包含更多內核。HPC應用調查顯示，57%的HPC用戶使用32處理器或者更少的核心。這些人證實了ClusterMoney.net有關此調查55%的數(shù)字。當云計算開始使用48個內核的服務器時，可能會消除一些服務器到服務器通信問題的形成。

高性能計算可能會采取一種不同的、使用密集多核服務器的方式進入云計算。用戶可以在桌面上就將作業(yè)加到SGE中去。這種資源調度方式會接觸可以運行虛擬機的本地資源或者云中資源。這種資源調度方式可能會讓HPC實現(xiàn)寶貴的桌面化。聽起來像網格計算，但是更簡單。