任务调度算法的好坏直接影响到异构计算系统整体的性能,随着异构计算系统规模的增大,系统处理器数目的增加,系统可靠性降低,在其上运行的任务调度算法的可靠性也随之降低,势必影响到任务调度算法的效率。传统的任务调度算法是把任务调度的总长度作为衡量任务调度算法效率的指标,然而可靠性是保证任务调度算法效率的前提。因此,设计基于异构计算系统的任务调度算法时,如何尽可能地提高任务调度算法的可靠性也成为了任务调度算法研究的重点问题之一。提高系统可靠性通常采用软件冗余和硬件冗余的方法,由于硬件冗余方法需要额外的设备开销,软件冗余方法是经常被选用的方法。软件冗余是通过任务的复制来提高系统可靠性,动态多副本的复制技术是解决该问题的有效方法。本文研究基于动态多副本的复制技术,寻找处理器之间传递数据时的最大可靠性传输链路,从而实现任务调度算法可靠性最大化;采用处理器之间的并行化特性以降低调度执行时间。本文主要工作如下:首先,提出了一种基于副本的最大化可靠性任务调度算法RMSR(Replication-based Scheduling for Maximizing System Reliability)。该算法通过复制任务形成多个任务副本,任务副本的数量根据任务可靠性阈值来确定,保证所提出的算法中的每一个任务的最终可靠性都高于该任务可靠性阈值;同时,该算法考虑了异构计算系统处理器之间的通信可靠性,选择具有最大可靠性的链路进行处理器之间传递数据传输。然后,本文对RMSR算法的模拟实验是基于两种不同类型的DAG图的。一种是随机生成的DAG图。在这一类DAG图中,本文从任务数量、处理器数量、并行因子和CCR值四种参数分别变化的情况下,验证了RMSR算法的系统可靠性要高于其他两个已知的算法RASD和HEFT。另一种是实际应用问题的DAG图。通过实验结果可以发现,对于这一类DAG图,RMSR算法的系统可靠性最多被输入任务数量的大小这一个参数所影响。实验证明了本文所提出算法的有效性。最后,本文提出一个基于RMSR算法的并行任务调度算法PRMSR(Parallel RMSR),并且采用了OpenMP编程模式将其实现。本文对PRMSR算法相对于RMSR算法的理论加速比进行了数值分析。随着任务数量的增加,理论加速比近似于并行处理器的数量。