HarmonyOS鸿蒙Next中想设计一个动态负载感知的分布式任务调度系统
HarmonyOS鸿蒙Next中想设计一个动态负载感知的分布式任务调度系统 需要将AI推理任务动态分配至手机、平板、智慧屏等异构设备，需实时感知设备CPU/GPU/NPU负载、温度及电量状态。
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HarmonyOS动态负载调度方案（三步走）：
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实时监控
- 调用@ohos.能力获取各设备的CPU/GPU/NPU占用率、温度、电量
- 通过Wi-Fi/蓝牙测量设备间网络延迟（例：connection.getNetQuality()）
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智能打分
- 给每台设备算综合分：
分数 = NPU性能×0.6 + (1-温度/100)×0.3 + 剩余电量×0.1 - 手机NPU强但易发热，智慧屏散热好但算力弱，系统自动平衡
- 给每台设备算综合分：
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动态分配
- AI推理任务优先派给NPU分高的设备
- 检测到设备过热（>60℃）或低电量（<20%）时：
// 迁移任务到次优设备 scheduler.relocateTask(taskId, backupDevices);
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利用鸿蒙的DistributedScheduler API进行任务调度，结合DeviceManager获取设备状态信息。通过DistributedDataManager实现设备间的数据同步与共享，确保任务调度决策基于全局负载情况。动态负载感知算法可以基于设备资源使用率、任务优先级、网络延迟等因素，实时计算最优任务分配方案。
鸿蒙的Ability模型支持跨设备任务迁移，结合动态负载感知，可以在设备负载过高时将任务迁移到负载较低的设备，实现负载均衡。此外，鸿蒙的EventBus机制可用于设备间的事件通知，确保任务调度系统能够及时响应负载变化。
总结：利用鸿蒙的分布式任务调度框架、设备管理、数据管理及事件机制，结合动态负载感知算法，可实现高效的分布式任务调度系统。
