在现代计算系统中，多处理器调度是优化信息处理能力、提升系统整体性能的关键技术。随着数据量的爆炸式增长和应用复杂性的不断提升，单处理器系统已难以满足高性能计算、大规模数据中心和实时信息处理的需求。多处理器系统，通过集成多个处理核心或处理器，提供了并行处理能力，而高效的调度策略则是充分发挥其潜力的核心所在。

多处理器调度主要关注如何将一组并发的任务或进程合理地分配给系统中的多个处理器，以优化诸如系统吞吐量、响应时间、资源利用率以及能耗等多个目标。与单处理器调度不同，多处理器调度面临着任务间依赖、负载均衡、处理器间通信开销以及高速缓存一致性等独特挑战。

主流的多处理器调度策略主要分为以下几类：

1. 全局队列调度：系统中维护一个全局的、统一的任务就绪队列。所有处理器在空闲时，都从这个全局队列中选取任务执行。这种策略有利于实现良好的负载均衡，因为任何空闲处理器都能立即接手队列中的下一个任务。它需要高效的锁机制来管理队列访问，可能成为性能瓶颈，并且不利于利用处理器的本地高速缓存（因为任务可能在处理器间频繁迁移）。

1. 本地队列调度：每个处理器拥有自己的私有任务队列。新创建的任务通常被分配到其创建者所在的处理器队列中。这种方式减少了处理器间的竞争和通信开销，有利于缓存亲和性（任务倾向于在同一个处理器上运行，能有效利用已载入缓存的数据）。但缺点在于容易导致负载不均衡，即某些处理器繁忙而其他处理器空闲。因此，通常需要辅以“任务窃取”机制——当某个处理器的本地队列为空时，它可以尝试从其他处理器的队列中“窃取”任务来执行，从而在保持缓存亲和性的同时改善负载均衡。

1. 分层调度：结合了上述两种思想的混合方法。例如，在NUMA（非统一内存访问）架构中，调度可能会考虑内存节点的亲和性，先在节点内进行调度（类似本地队列），在节点间再进行负载均衡（类似全局视角）。

在信息处理的具体应用场景中，多处理器调度的设计需考虑任务特性：

• 计算密集型任务：如科学计算、视频编码。调度器更关注如何将计算负载均匀分布，最大化所有处理器的利用率。
• I/O密集型或交互式任务：如Web服务器、数据库查询。调度器需要确保高响应速度，可能通过优先级调度或保证关键任务能迅速获得处理器资源。
• 实时任务：如工业控制、自动驾驶信息处理。调度必须满足严格的时间截止期限，常采用基于优先级的抢占式调度算法（如RM， EDF），并需进行可调度性分析。
• 数据并行任务：如大数据分析（MapReduce模型）。调度器需要高效处理大量同质任务，管理数据的分发与结果的汇总，并处理节点故障。

现代多处理器调度还深度融合了能耗管理。通过动态电压频率调整（DVFS）和智能化的处理器“热插拔”（使部分核心休眠），调度器可以在保证性能目标的前提下，将任务集中到更少的处理器上运行，从而降低系统整体能耗，这对于大型数据中心和移动设备的信息处理至关重要。

多处理器调度是一个复杂而活跃的研究与实践领域。一个优秀的调度策略，能够智能地协调任务与处理器资源，在负载均衡、缓存效率、通信开销、响应时间和能耗之间取得最佳平衡，从而成为释放多处理器系统强大信息处理能力、驱动各类高性能应用流畅运行的幕后引擎。随着异构计算（CPU、GPU、FPGA等协同）和超大规模分布式系统的发展，调度技术将继续向更自适应、更智能的方向演进。