传统的单核处理器主要借助提升主频或增加指令级并行度来提高处理器性能,但主频提升带来了功耗急剧增加及电流泄露等问题,而指令级并行度又受到指令间数据相关、控制相关以及结构相关的限制,很难进一步提高单核处理器性能。多核处理器以其高主频、低功耗和高并行性等优点迅速成为当前处理器发展主流,备受广大用户和研究者青睐。由于处理器有多个内核,要提高多核处理器整体性能就必需充分发挥每一个内核的作用,单核处理器的任务调度算法并不适合多核处理器,而多核处理器任务调度已经被证明为NP完全问题,因此如何利用高效的任务调度算法使多核处理器充分发挥其性能成为当前研究热点之一。由于动态任务调度比静态任务调度具有较高性价比,所以本文围绕异构多核处理器对动态任务调度算法进行研究。通过分析现有动态调度算法的基本原理和执行过程,结合负载均衡策略,提出一种DSMDQ动态调度器模型。DSMDQ采用集中式调度模式,便于控制内核的任务调度情况,根据异构多核处理器内核处理性能差异设置内核负载上下限,控制各个内核负载保持在同一活跃水平,实现负载均衡;使用全局调度队列和局部调度队列结合的方式,在克服集中式调度模式性能瓶颈的同时降低调度频率,从而减少调度消耗时间。在DSMDQ基础上设计了一种基于异构多核处理器的STDS动态任务调度算法,算法采用基于优先级列表的启发式调度思想,依据等待时间长短、任务间通信大小和内核负载轻重三种因素计算任务优先级,调度时优先分配优先级最高的任务;STDS算法为调节这三种因素对优先级的影响比重,引入了实时因子、负载因子等参数,可以满足不同的应用需求。本文最后对SDTS算法进行实验验证,选择调度时间、负载均衡和任务等待时间作为评价指标,使用TGFF工具生成不同特性的随机任务图作为测试用例,并在Simics模拟器上观察算法执行结果。对实验结果数据统计分析表明,STDS算法在内核数目较多系统中具有较好的优势,在保证速度性能的同时有较理想的内核负载均衡效果。