基于BACKFILL的并行计算作业调度算法研究的中期报告摘要：随着云计算、大数据等技术的发展，业务的数据量和计算量越来越大，对于计算资源的需求也越来越高。在这个背景下，如何高效地利用计算资源成为了一个重要问题。作业调度算法是一种资源分配问题，能够将计算资源分配给作业，并保证作业的完成时间和资源的利用率。在本文中，我们基于BACKFILL算法提出了一种新的并行计算作业调度算法，并对其进行了初步研究。介绍：作业调度算法是指在计算集群中，将各个作业按照不同的优先级、任务量等因素进行分配和调度，以达到最大的资源利用率和最短的作业完成时间。常见的调度算法包括FIFO（先来先服务）、SJF（最短作业优先）、SPF（最短剩余时间优先）等。针对并行计算作业的调度，一般会采用BACKFILL算法。BACKFILL算法基于FIFO算法，基本思路是如果在等待队列中存在一些可以并行执行的作业，就尽可能让这些作业尽早执行，以缩短作业的完成时间。BACKFILL算法具有较好的资源利用率和响应时间，适用于并行计算作业的调度。研究：在BACKFILL基础上，我们提出了一种并行计算作业调度算法，我们称之为P-BACKFILL。P-BACKFILL算法首先通过并行度预测的方法预测作业的并行度，以决定作业是否可以并行执行。对于可以并行执行的作业，P-BACKFILL将这些作业放在优先队列中，并在BACKFILL算法的基础上尽可能将这些作业早期并行执行。对于不能并行执行的作业，P-BACKFILL继续按照BACKFILL算法的方式进行调度。初步实验结果显示，P-BACKFILL算法的资源利用率和响应时间都比BACKFILL算法有所提高。我们将继续进行实验和数据分析，以验证算法的性能和可行性。结论：在本文中，我们提出了一种基于BACKFILL算法的新的并行计算作业调度算法--P-BACKFILL，并进行了初步研究。实验结果显示，P-BACKFILL算法相比于BACKFILL算法，具有更好的资源利用率和响应时间。我们将进一步验证算法的性能和可行性，并对算法进行优化和改进。